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Privacy-Preserving Naive Bayesian Classification

机译:隐私保护朴素贝叶斯分类

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摘要

Privacy is an important issue in data mining and knowledge discovery. In this paper, we propose to use the randomized response techniques to conduct the data mining computation. Specifically, we present a method to build naive Bayesian classifiers from the disguised data. We conduct experiments to compare the accuracy of our classifier with the one built from the original undisguised data. Our results show that although the data are disguised, our method can still achieve fairly high accuracy.
机译:隐私是数据挖掘和知识发现中的重要问题。在本文中,我们建议使用随机响应技术进行数据挖掘计算。具体来说,我们提出了一种从变相数据中构建朴素贝叶斯分类器的方法。我们进行实验,以比较我们的分类器与根据原始未伪造数据构建的分类器的准确性。我们的结果表明,尽管数据被掩盖了,但是我们的方法仍然可以达到相当高的精度。

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