内容説明
プライバシーを保護しながらマイニング処理を実行可能とする「プライバシー保護データマイニング」。本書では、ランダム化により機微なデータを見えなくする摂動アプローチと、安全なマルチパーティ計算モデルに基づく暗号化アプローチという２つの主要なアプローチを解説。相関ルール発見やクラスタリング、および異常値検出の各種マイニング技術にそれぞれのアプローチを適用する方式を提案し、各々を効率的に計算するアルゴリズムを紹介している。
目次
第１章 プライバシーとデータマイニング
第２章 プライバシーとは？
第３章 解決のアプローチと課題
第４章 分類のための予測モデル化
第５章 回帰予測モデル
第６章 パターンとルール（相関ルール）の発見
第７章 記述的モデル（クラスタリング、異常値検出）
第８章 将来の研究―残された課題
著者等紹介
嶋田茂［シマダシゲル］
名古屋工業大学大学院工学研究科博士前期課程修了。東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻学位取得、博士（工学）。首都大学東京産業技術大学院大学情報アーキテクチャ専攻教授
清水將吾［シミズショウゴ］
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了、博士（工学）。首都大学東京産業技術大学院大学情報アーキテクチャ専攻助教（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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