Importance of data standardization in privacy-preserving k-means clustering

Chunhua Su, Justin Zhan, Kouichi Sakurai

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抄録

Privacy-preserving k-means clustering assumes that there are at least two parties in the secure interactive computation. However, the existing schemes do not consider the data standardization which is an important task before executing the clustering among the different database. In this paper, we point out without data standardization, some problems will arise from many applications of data mining. Also, we provide a solution for the secure data standardization in the privacy-preserving k-means clustering.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルDatabase Systems for Advanced Applications - DASFAA 2009 International Workshops
ホスト出版物のサブタイトルBenchmarX, MCIS, WDPP, PPDA, MBC, PhD
ページ276-286
ページ数11
DOI
出版ステータス出版済み - 2009
イベントInternational Workshops on Database Systems for Advanced Applications, DASFAA 2009: BenchmarX, MCIS, WDPP, PPDA, MBC, PhD - Brisbane, QLD, オーストラリア
継続期間: 4 20 20094 23 2009

出版物シリーズ

名前Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
5667 LNCS
ISSN(印刷版)0302-9743
ISSN(電子版)1611-3349

その他

その他International Workshops on Database Systems for Advanced Applications, DASFAA 2009: BenchmarX, MCIS, WDPP, PPDA, MBC, PhD
国/地域オーストラリア
CityBrisbane, QLD
Period4/20/094/23/09

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 理論的コンピュータサイエンス
  • コンピュータ サイエンス(全般)

フィンガープリント

「Importance of data standardization in privacy-preserving k-means clustering」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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