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	Provedor de dados ArchiMer (1) Autor Chancerelle, Y (1) Palavra-chave Actual surface area (1) Colonie corallienne (1) Coral colony (1) Coral reef (1) Récif corallien (1) Surface développée (1) Mais... Tipo do documento Text (1) Ano 2000 (1) País France (1) Idioma Francês (1)		Registro completo Provedor de dados:  Infoteca-e País:  Brazil Título:  Heuristics for protecting competitive knowledge in association rule mining. Autores:  OLIVEIRA, S. R. de M. Data:  2006-11-07 Ano:  2006 Palavras-chave:  Preservação de privacidade em mineração de dados Proteção de conhecimento Conhecimento competitivo Regras sensíveis Preservação de privacidade em mineração de regras de associação Privacy-preserving data mining Knowledge protection Sensitive knowledge Sensitive rules Privacy-preserving association rule mining Competitive knowledge Heurística Resumo:  The sharing of data for mining has been proven beneficial in industry, but requires privacy safeguards. Some companies prefer to share their data for collaboration, while others decide to share only the patterns discovered from their data. The goal of these companies is to disclose only part of the knowledge and conceal a group of sensitive rules (competitive knowledge) that are paramount for strategic decisions. These rules must be protected before sharing and need to remain private. The challenge here is how to protect the sensitive rules without putting at risk the effectiveness of data mining per se. This work presents a framework for protecting sensitive knowledge in Association Rule Mining. The framework is composed of a set of heuristics and metrics to evaluate the effectiveness of these heuristics in terms of information loss and knowledge protection. Tipo:  Folhetos Idioma:  Inglês Identificador:  Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2006. 1677-9266 http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/4885 Relação:  (Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 13). Formato:  48 p. Direitos:  openAccess Fechar

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