Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/863828
Título: | Revisiting "privacy preserving clustering by data transformation". |
Autoria: | OLIVEIRA, S. R. de M. ZAÏANE, O. |
Afiliação: | STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; OSMAR R. ZAÏANE, University of Alberta. |
Ano de publicação: | 2010 |
Referência: | Journal of Information and Data Management, Belo Horizonte, v. 1, n. 1, p. 53-56, Feb. 2010. |
Conteúdo: | Preserving the privacy of individuals when data are shared for clustering is a complex problem. The challenge is how to protect the underlying data values subjected to clustering without jeopardizing the similarity between objects under analysis. In this short paper, we revisit a family of geometric data transformation methods (GDTMs) that distort numerical attributes by translations, scalings, rotations, or even by the combination of these geometric transformations. Such a method was designed to address privacy-preserving clustering, in scenarios where data owners must not only meet privacy requirements but also guarantee valid clustering results. We offer a detailed, comprehensive and up-to-date picture of methods for privacy-preserving clustering by data transformation. |
NAL Thesaurus: | Information retrieval |
Palavras-chave: | Clusterização Privacidade em mineração de dados Recuperação da informação Clustering |
Tipo do material: | Artigo de periódico |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Artigo em periódico indexado (CNPTIA) |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
33812PB.pdf | 92,72 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |