با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
داده کاوی - data mining
سال انتشار:
2019
عنوان انگلیسی مقاله:
A framework for distributed data mining heterogeneous classifier
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
چارچوبی برای طبقه بندی ناهمگن داده کاوی توزیع شده
منبع:
Sciencedirect - Elsevier - Computer Communications, 147 (2019) 58-75: doi:10:1016/j:comcom:2019:08:010
نویسنده:
S. Urmela ∗, M. Nandhini
چکیده انگلیسی:
Distributed Data Mining (DDM) emerged as a huge area by the tremendous growth of geographically distributed
data and powerful computational capability of computing. In this, ENcryption, NORMalization, MApping
(ENORMA), a privacy preserving heterogeneous classifier framework for universal DDM is proposed. Three
algorithms are proposed for maintaining data privacy, retrieval and integration on DDM. For data privacy,
privacy-preserving algorithm is designed for protection of data in both the levels; for data retrieval, an
algorithm is developed for value normalization and for integration, Mapping algorithm is developed to map
the data with schema in global level. Experimental implementation on Electronic Health Records (EHRs), Job
Recruitment Records (JRRs) and Agriculture Weather Forecast Records (AWFRs) datasets shows an improved
result compared to conventional frameworks.
Keywords: Distributed data mining framework | Heterogeneous datasites | Privacy-preserving | Data normalization | Data integration
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0