Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
A Targeted Retraining Scheme of Unsupervised Word Embeddings for Specific Supervised Tasks Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Utility Aware Clustering for Publishing Transactional Data

verfasst von : Michael Bewong, Jixue Liu, Lin Liu, Jiuyong Li

Erschienen in: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This work aims to maximise the utility of published data for the partition-based anonymisation of transactional data. We make an observation that, by optimising the clustering i.e. horizontal partitioning, the utility of published data can significantly be improved without affecting the privacy guarantees. We present a new clustering method with a specially designed distance function that considers the effect of sensitive terms in the privacy goal as part of the clustering process. In this way, when the clustering minimises the total intra-cluster distances of the partition, the utility loss is also minimised. We present two algorithms DocClust and DetK for clustering transactions and determining the best number of clusters respectively.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Mining Competitive Pairs Hidden in Co-location Patterns from Dynamic Spatial Databases
Nächstes Kapitel Self-tuning Filers — Overload Prediction and Preventive Tuning Using Pruned Random Forest
Literatur
1.
Barbaro, M., Zeller, T.: A face is exposed for AOL searcher no. 4417749. The New York Times (2006)
2.
Byun, J., Kamra, A., Bertino, E., Li, N.: Efficient k-anonymization using clustering techniques. In: DASFAA, pp. 188–200 (2007)
3.
Ghinita, G., Kalnis, P., Tao, Y.: Anonymous publication of sensitive transactional data. IEEE TKDE 23(2), 161–174 (2011)
4.
Goldberger, J., Tassa, T.: Efficient anonymizations with enhanced utility. TDP 3(2), 149–175 (2010)MathSciNet
5.
Liu, J., Wang, K.: Anonymizing bag-valued sparse data by semantic similarity-based clustering. KIS 35(2), 435–461 (2013)
6.
Loukides, G., Liagouris, J., Gkoulalas-Divanis, A., Terrovitis, M.: Disassociation for electronic health record privacy. JBI 50, 46–61 (2014)
7.
Loukides, G., Liagouris, J., Gkoulalas-Divanis, A., Terrovitis, M.: Utility-constrained electronic health record data publishing through generalization and disassociation. In: Medical Data Privacy Handbook, pp. 149–177 (2015)
8.
Machanavajjhala, A., Gehrke, J., Kifer, D., Venkitasubramaniam, M.: l-Diversity: privacy beyond k-anonymity. In: ICDE, p. 24 (2006)
9.
Terrovitis, M., Liagouris, J., Mamoulis, N., Skiadopoulos, S.: Privacy preservation by disassociation. PVLDB 5(10), 944–955 (2012)
10.
Terrovitis, M., Mamoulis, N., Kalnis, P.: Local and global recoding methods for anonymizing set-valued data. VLDB J. 20(1), 83–106 (2011)CrossRef
11.
Zheng, Z., Kohavi, R., Mason, L.: Real world performance of association rule algorithms. In: ACM SIGKDD, pp. 401–406 (2001)
12.
Zhu, H., Ye, X.: Achieving k-anonymity via a density-based clustering method. In: WAIM, pp. 745–752 (2007)
Metadaten
Titel
Utility Aware Clustering for Publishing Transactional Data
verfasst von
Michael Bewong
Jixue Liu
Lin Liu
Jiuyong Li
Copyright-Jahr
2017
Buch
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining

Print ISBN: 978-3-319-57528-5

Electronic ISBN: 978-3-319-57529-2

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-57529-2_38