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Using Randomized Response Techniques for Privacy-Preserving Data Mining

机译:使用随机响应技术进行隐私保留数据挖掘

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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. Specially, we present a method to build decision tree classifiers from the disguised data. We conduct experiments to compare the accuracy of our decision tree 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. We also show how the parameter used in the randomized response techniques affects the accuracy of the results.
机译:隐私是数据挖掘和知识发现的重要问题。在本文中,我们建议使用随机响应技术来进行数据挖掘计算。特别是,我们介绍了一种从伪装数据构建决策树分类器的方法。我们进行实验以比较我们决策树的准确性与由原始未示例数据建造的决策树的准确性。我们的结果表明,虽然数据伪装,但我们的方法仍然可以实现相当高的准确性。我们还展示了在随机响应技术中使用的参数如何影响结果的准确性。

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