A framework for privacy-preserving cluster analysis

机译：隐私保护群集分析的框架

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Releasing person-specific data could potentially reveal sensitive information of individuals. k-anonymization is a promising privacy protection mechanism in data publishing. Though substantial research has been conducted on k-anonymization and its extensi

机译：发布特定于个人的数据可能会泄露个人的敏感信息。 k匿名化是数据发布中一种有希望的隐私保护机制。尽管已经对k匿名化及其扩展进行了大量研究

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来源
《Radar (CIE ICR '06), 2006 CIE International Conference on》|2008年|P.46-51|共6页
会议地点
作者
Fung; B.; Ke Wang; Lingyu Wang; Debbabi; M.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工业技术;
关键词
data analysis; data privacy; pattern clustering; statistical analysis; classification analysis; data analysis; data publishing; generalization process; k-anonymization; privacy protection mechanism; privacy-preserving cluster analysis;

机译：数据分析;数据隐私;模式聚类;统计分析;分类分析;数据分析;数据发布;泛化过程; k-匿名化;隐私保护机制;隐私保护聚类分析;

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