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垂直分布数据的隐私保护支持向量机
引用本文:刘晓红,贺国平.垂直分布数据的隐私保护支持向量机[J].佳木斯大学学报,2011(3):375-378.
作者姓名:刘晓红  贺国平
作者单位:山东科技大学信息学院;
基金项目:国家自然科学基金(10971122); 山东省自然科学基金(Y2008A01),山东省自然科学基金(Y2008A01); 高等学校博士学科点专项科研基金(20093718110005)
摘    要:随着人们对隐私权的越来越重视,隐私保护数据挖掘成为当前研究热点.分类算法作为一个重要的数据挖掘方法被应用到各个领域,其中支持向量机(SVM)是分类算法中一个重要方法.并且数据的隐私性和安全性是人们关注的重点.本文对SSP协议进行扩展提出了一个基于垂直分布数据的隐私支持向量机算法,这个算法具有更高的效率和更好的安全性.

关 键 词:数据挖掘  支持向量机  隐私保护  垂直分布数据

Privacy-preserving SVM Classification on Vertically Partitioned Data
LIU Xiao-hong,HE Guo-ping.Privacy-preserving SVM Classification on Vertically Partitioned Data[J].Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition),2011(3):375-378.
Authors:LIU Xiao-hong  HE Guo-ping
Institution:LIU Xiao-hong,HE Guo-ping(School of Information Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266510,China)
Abstract:With more and more attention to privacy,privacy preserving data mining has become one of research focuses.Classification is an important data mining problem applicable in many diverse domains.Support vector machine is an important technology on data mining.And the privacy and security of data are becoming the focus of attention.The SSP protocol was extended to propose a privacy-preserving algorithm for support vector machine(SVM) classification over vertically partitioned data and this algorithm has better ...
Keywords:data mining  support vector machine  privacy preserving  vertically partitioned data  
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