9783031007736 - privacy in social networks (synthesis lectures on data mining and knowledge discovery) de zheleva, elena; terzi, evimaria; getoor, lise (14 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This synthesis lecture provides a survey of work on privacy in online social networks (OSNs). This work encompasses concerns of users as well as service providers and third parties. Our goal is to approach such concerns from a computer-science pers…pective, and building upon existing work on privacy, security, statistical modeling and databases to provide an overview of the technical and algorithmic issues related to privacy in OSNs. We start our survey by introducing a simple OSN data model and describe common statistical-inference techniques that can be used to infer potentially sensitive information. Next, we describe some privacy definitions and privacy mechanisms for data publishing. Finally, we describe a set of recent techniques for modeling, evaluating, and managing individual users' privacy risk within the context of OSNs. Table of Contents: Introduction / A Model for Online Social Networks / Types of Privacy Disclosure / Statistical Methods for Inferring Information in Networks / Anonymity and Differential Privacy / Attacks and Privacy-preserving Mechanisms / Models of Information Sharing / Users' Privacy Risk / Management of Privacy Settings.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Privacy in Social Networks | Elena Zheleva (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery | x | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9783031007736 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]spr…inger[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This synthesis lecture provides a survey of work on privacy in online social networks (OSNs). This work encompasses concerns of users as well as service providers and third parties. Our goal is to approach such concerns from a compu…ter-science perspective, and building upon existing work on privacy, security, statistical modeling and databases to provide an overview of the technical and algorithmic issues related to privacy in OSNs. We start our survey by introducing a simple OSN data model and describe common statistical-inference techniques that can be used to infer potentially sensitive information. Next, we describe some privacy definitions and privacy mechanisms for data publishing. Finally, we describe a set of recent techniques for modeling, evaluating, and managing individual users' privacy risk within the context of OSNs. Table of Contents: Introduction / A Model for Online Social Networks / Types of Privacy Disclosure / Statistical Methods for Inferring Information in Networks / Anonymity and Differential Privacy / Attacks and Privacy-preserving Mechanisms / Models of Information Sharing / Users' Privacy Risk / Management of Privacy Settings 108 pp. Englisch.
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Elena Zheleva is a Data Scientist at LivingSocial. She received a Ph.D. in Computer Science from the University of Maryland, College Park in 2011. Her research interests lie in data mining and machine learning for soc…ial networks and social media, focusing .
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This synthesis lecture provides a survey of work on privacy in online social networks (OSNs). This work encompasses concerns of users as well as service providers and third parties. Our goal is to approach such concerns from a computer-…science perspective, and building upon existing work on privacy, security, statistical modeling and databases to provide an overview of the technical and algorithmic issues related to privacy in OSNs. We start our survey by introducing a simple OSN data model and describe common statistical-inference techniques that can be used to infer potentially sensitive information. Next, we describe some privacy definitions and privacy mechanisms for data publishing. Finally, we describe a set of recent techniques for modeling, evaluating, and managing individual users' privacy risk within the context of OSNs. Table of Contents: Introduction / A Model for Online Social Networks / Types of Privacy Disclosure / Statistical Methods for Inferring Information in Networks / Anonymity and Differential Privacy / Attacks and Privacy-preserving Mechanisms / Models of Information Sharing / Users' Privacy Risk / Management of Privacy SettingsSpringer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 108 pp. Englisch.
