IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM

Hiện nay, vấn đề bảo mật dữ liệu ngày càng được quan tâm hơn trong quá trình khai thác dữ liệu. Làm sao để vừa có thể khai thác hợp pháp mà vừa tránh lộ ra các thông tin nhạy cảm. Có rất nhiều hướng tiếp cận nhưng nổi trội trong số đó là khai thác luật kết hợp đảm bảo sự riêng tư nhằm ẩn các luật...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Đoàn, Minh Khuê
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	Vietnamese
Được phát hành:	2018 2023
Những chủ đề:	Ẩn luật nhạy cảm; Khai thác dữ liệu đảm bảo sự riêng tư; Tác dụng phụ; Thuật toán tối ưu hóa Cuckoo
Truy cập trực tuyến:	http://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/1988
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Thư viện lưu trữ:	Thư viện Trường Đại học Đà Lạt

id	oai:scholar.dlu.edu.vn:123456789-1988
record_format	dspace
spelling	oai:scholar.dlu.edu.vn:123456789-19882023-05-23T21:53:07Z IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM Đoàn, Minh Khuê Ẩn luật nhạy cảm; Khai thác dữ liệu đảm bảo sự riêng tư; Tác dụng phụ; Thuật toán tối ưu hóa Cuckoo Hiện nay, vấn đề bảo mật dữ liệu ngày càng được quan tâm hơn trong quá trình khai thác dữ liệu. Làm sao để vừa có thể khai thác hợp pháp mà vừa tránh lộ ra các thông tin nhạy cảm. Có rất nhiều hướng tiếp cận nhưng nổi trội trong số đó là khai thác luật kết hợp đảm bảo sự riêng tư nhằm ẩn các luật nhạy cảm. Gần đây, có một thuật toán meta heuristic khá hiệu quả để đạt mục đích này, đó là thuật toán tối ưu hóa Cuckoo (COA4ARH). Trong bài báo này, một đề xuất cải tiến của COA4ARH được đưa ra để tính toán số lượng tối thiểu các item nhạy cảm cần được xóa để ẩn luật, từ đó hạn chế việc mất các luật không nhạy cảm. Các kết quả thực nghiệm tiến hành trên ba tập dữ liệu thực cho thấy trong một số trường hợp thì cải tiến đề xuất có kết quả khá tốt so với thuật toán ban đầu. 8 45-58 2023-04-17T14:01:59Z 2023-04-17T14:01:59Z 2018-05-14 Journal article Bài báo đăng trên tạp chí trong nước (có ISSN), bao gồm book chapter http://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/1988 vi Tạp chí Khoa học Đại học Đà Lạt 0866-787X Agrawal, R., & Srikant, R. (2000). Privacy-preserving data mining. SIGMOD Record, 29(2), 439-450. Atallah, M., Bertino, E., Elmagarmid, A., Ibrahim, M., & Verykios, V. (1999). Disclosure limitation of sensitive rules. Paper presented at The IEEE Knowledge and Data Engineering Exchange Workshop (KDEX), USA. Chang, L., & Moskowitz, I. (1998). Parsimonious downgrading and decision trees applied to the inference problem. Paper presented at The Workshop on New Security Paradigms (NSPW), USA. Lindell, Y., & Pinkas, B. (2000). Privacy-preserving data mining. Journal of Cryptology, 15(3), 36-54. Mahtab, H. A., Mohammad, N. D., & Mehdi, A. (2016). Association rule hiding using Cuckoo optimization algorithm. Expert Systems with Applications, 64, 340-351. Oliveira, S., & Zaïane, O. (2004). Achieving privacy preservation when sharing data for clustering. Paper presented at The International Conference on Data Mining (SDM), Canada. UCI. (2018). Machine learning repository. Retrieved from https://archive.ics.uci.edu/ ml/index.php Walton, S., Hassan, O., Morgan, K., & Brown, M. (2011). Modified Cuckoo search: A new gradient-free optimisation algorithm. Chaos, Solitons & Fractals, 44, 710- 718. Wu, Y. H., Chiang, C. M., & Arbee, L. P. C. (2007). Hiding sensitive association rules with limited side effects. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 19(1), 29-42. 2018 Đại học Đà Lạt
institution	Thư viện Trường Đại học Đà Lạt
collection	Thư viện số
language	Vietnamese
topic	Ẩn luật nhạy cảm; Khai thác dữ liệu đảm bảo sự riêng tư; Tác dụng phụ; Thuật toán tối ưu hóa Cuckoo
spellingShingle	Ẩn luật nhạy cảm; Khai thác dữ liệu đảm bảo sự riêng tư; Tác dụng phụ; Thuật toán tối ưu hóa Cuckoo Đoàn, Minh Khuê IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM
description	Hiện nay, vấn đề bảo mật dữ liệu ngày càng được quan tâm hơn trong quá trình khai thác dữ liệu. Làm sao để vừa có thể khai thác hợp pháp mà vừa tránh lộ ra các thông tin nhạy cảm. Có rất nhiều hướng tiếp cận nhưng nổi trội trong số đó là khai thác luật kết hợp đảm bảo sự riêng tư nhằm ẩn các luật nhạy cảm. Gần đây, có một thuật toán meta heuristic khá hiệu quả để đạt mục đích này, đó là thuật toán tối ưu hóa Cuckoo (COA4ARH). Trong bài báo này, một đề xuất cải tiến của COA4ARH được đưa ra để tính toán số lượng tối thiểu các item nhạy cảm cần được xóa để ẩn luật, từ đó hạn chế việc mất các luật không nhạy cảm. Các kết quả thực nghiệm tiến hành trên ba tập dữ liệu thực cho thấy trong một số trường hợp thì cải tiến đề xuất có kết quả khá tốt so với thuật toán ban đầu.
format	Journal article
author	Đoàn, Minh Khuê
author_facet	Đoàn, Minh Khuê
author_sort	Đoàn, Minh Khuê
title	IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM
title_short	IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM
title_full	IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM
title_fullStr	IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM
title_full_unstemmed	IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM
title_sort	improvement of cuckoo algorithm for association rule hiding problem
publisher	2018
publishDate	2023
url	http://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/1988
_version_	1768306330708213760

IMPROVEMENT OF CUCKOO ALGORITHM FOR ASSOCIATION RULE HIDING PROBLEM

Những quyển sách tương tự