Privacy Preserving Data Mining using Optimization Methods

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2014, 2014

3659542628 / 9783659542626

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -PPDM using optimization methods brings you up-to-date with various PPDM Algorithms, Randomization Method, Group Based Anonymization, Distributed Privacy-Preserving Data Mining and k-Anonymous Data Mining discussed. The performance of classification accuracy and the computational time of various data mining algorithms with and without anonymized datasets and also model ranking algorithms are discussed. This book explores the possibility of using fuzzy logic for anonymization of data. The anonymization achieved is evaluated for classification accuracy using data mining algorithms. The state-of-the-art methods for privacy-preserving evolutionary algorithms (EAs) are discussed. A Hybrid Evolutionary Algorithm using Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are discussed.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 128 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783659542626

Título
Privacy Preserving Data Mining using Optimization Methods
Autor
Sridhar Mandapati
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2014
Año de publicación
2014
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659542628
ISBN 13
9783659542626
Peso del artículo
209 gramos
Dimensiones
220x150x9 mm

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