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Privacy Preserving Unsupervised Clustering over Vertically Partitioned Data

机译:在垂直分区的数据上保留隐私的无监督群集

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摘要

The exponential growth of databases containing personal information has rendered the task of extracting high quality information from collections of such databases very important. This task is hindered by the security concerns that arise, due to the confidentiality of the data records, and the reluctance of the organizations to disclose their data. This paper proposes a clustering algorithmic scheme that ensures privacy and confidentiality of the data without compromising the effectiveness of the clustering algorithm nor imposing high communication costs.
机译:包含个人信息的数据库的指数增长使得从此类数据库的集合中提取高质量信息的任务变得非常重要。由于数据记录的机密性以及组织不愿透露其数据而引起的安全隐患阻碍了此任务。本文提出了一种聚类算法方案,该方案可确保数据的私密性和机密性,而不会影响聚类算法的有效性,也不会增加通信成本。

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