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垂直分布数据的隐私保护支持向量机

作者:刘晓红 贺国平数据挖掘支持向量机隐私保护垂直分布数据

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.

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佳木斯大学学报

《佳木斯大学学报》(CN:23-1434/T)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《佳木斯大学学报》发表文章主要包括机械工程、农业机械工程、材料科学与工程、电气工程、计算机科学与技术、土木工程、基础科学以及其它相关自然科学领域内容。

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