An accuracy-privacy optimization framework considering user’s privacy requirements for data stream mining
Abstract Data stream mining is a critical process utilized by organizations to derive insights from real-time data. Consequently, preserving the privacy of sensitive information while maintaining high accuracy remains a persistent challenge. Privacy-preserving data mining techniques modify data to i...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , |
|---|---|
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
SpringerOpen
2025-06-01
|
| سلاسل: | Journal of Big Data |
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://doi.org/10.1186/s40537-025-01147-0 |
| الوسوم: |
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|