頻出パータン木を利用した安全な相関ルール発見手法

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概要

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• Many government organizations and companies want to share their documents in a similar theme to get the joint benefits. Textual document clustering is a powerful data mining technique to analyze the large amount of documents and structure large sets of text or hypertext documents. While doing the document clustering in the distributed environment, it may involve the users' privacy of their own document. In this paper, we propose a framework to do the privacy-preserving text mining among the users under the distributed environment: multiple parties, each having their private documents, want to collaboratively execute agglomerative document clustering without disclosing their private contents to any other parties.

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 2008-07-17

著者

• 櫻井 幸一

  財団法人九州先端科学技術研究所

• 櫻井 幸一

  九州大学大学院システム情報科学研究院

• 櫻井 幸一

  九州大学大学院 システム情報科学研究科 情報工学専攻

• 櫻井 幸一

  九州大学工学部情報工学科

• 蘇 春華

  九州大学大学院システム情報科学研究院

• 桜井 幸一

  九州大学システム情報科学研究科情報工学専攻

• 櫻井 幸一

  九州大学大学院 システム情報科学府

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