Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 25
 İndirme 4
Performance Analysis of Various Parameters in Sensitive Association Rule Hiding For Privacy in Distributed Collaborative Data Mining
2021
Dergi:  
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry
Yazar:  
Özet:

Privacy preserving or Data and knowledge hiding is a novel research area in distributed collaborative data mining to protect the privacy of confidential or sensitive information of individuals. Many of the researchers have been proposed methods in Privacy Preserving Data mining (PPDM) to hide sensitive information in association rule mining. Association rule hiding is the process to modify the original database for vanishing sensitive association rule while generating rules using rule mining algorithms. The better rule hiding methods are not affecting the quality of the database and non-sensitive rules. In this paper, privacy preserving association rule hiding methods in the literature are studied in detail to find the problem in each method and metrics used for evaluating these methods. The performance of metrics, merit and demerit of every method are thoroughly compared. Finally, the remarkable future direction is suggested in the association rule hiding area based on the problems has been found from the literature.

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.283
Atıf : 1.090
2023 Impact/Etki : 0.002
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry