Vaidya / Zhu / Clifton | Privacy Preserving Data Mining | Buch | 978-1-4419-3847-3 | sack.de

Buch, Englisch, Band 19, 122 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Advances in Information Security

Vaidya / Zhu / Clifton

Privacy Preserving Data Mining


1. Auflage. Softcover version of original hardcover Auflage 2006
ISBN: 978-1-4419-3847-3
Verlag: Springer US

Buch, Englisch, Band 19, 122 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Advances in Information Security

ISBN: 978-1-4419-3847-3
Verlag: Springer US


Data mining has emerged as a significant technology for gaining knowledge from vast quantities of data. However, concerns are growing that use of this technology can violate individual privacy. These concerns have led to a backlash against the technology, for example, a "Data-Mining Moratorium Act" introduced in the U.S. Senate that would have banned all data-mining programs (including research and development) by the U.S. Department of Defense.

Privacy Preserving Data Mining provides a comprehensive overview of available approaches, techniques and open problems in privacy preserving data mining. This book demonstrates how these approaches can achieve data mining, while operating within legal and commercial restrictions that forbid release of data. Furthermore, this research crystallizes much of the underlying foundation, and inspires further research in the area.

Privacy Preserving Data Mining is designed for a professional audience composed of practitioners and researchers in industry. This volume is also suitable for graduate-level students in computer science.

Vaidya / Zhu / Clifton Privacy Preserving Data Mining jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Privacy and Data Mining.- What is Privacy?.- Solution Approaches / Problems.- Predictive Modeling for Classification.- Predictive Modeling for Regression.- Finding Patterns and Rules (Association Rules).- Descriptive Modeling (Clustering, Outlier Detection).- Future Research - Problems remaining.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.