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Principles and Applications of Business Intelligence Chap 14:商务智能社会影响与发展 * Principles and Applications of Business Intelligence Chap 14:商务智能社会影响与发展 * Introduction to 商务智能方法与应用 Principles and Applications of Business Intelligence Chap 14:商务智能社会影响与发展 * Principles and Applications of Business Intelligence Chap 14:商务智能社会影响与发展 * Principles and Applications of Business Intelligence Chap 14:商务智能社会影响与发展 * Principles and Applications of Business Intelligence Chap 14:商务智能社会影响与发展 * Principles and Applications of Business Intelligence Chap 14:商务智能社会影响与发展 * 第14章 商务智能社会影响与发展 Lecture 14: Social Impacts and Development of BI 主要内容 14.1 商务智能中的隐私保护 14.2 移动商务智能 14.3 云商务智能 14.1商务智能中的隐私保护 商务智能通过收集、分析大量数据发现其中隐含的知识,为企业决策提供支持。 例如,通过收集客户的行为数据,可以发现用户的兴趣偏好,为其提供个性化服务,提高客户满意度,增加企业利润。 但是,这些数据被善意利用的同时,也有可能泄露用户的隐私。 AOL数据集隐私泄露事件 2006年美国在线(AOL)的一个实验室发布了一个供学术界研究的有哪些信誉好的足球投注网站日志数据集: 该数据集包含了65万个AOL用户的2千万个查询,是这些用户在2006年3个月中的有哪些信誉好的足球投注网站记录,包括提交了什么查询,点击了哪些页面等。 通过分析有哪些信誉好的足球投注网站日志可以发现用户的有哪些信誉好的足球投注网站意图,进行有哪些信誉好的足球投注网站推荐、准确的广告投放等。 数据集公布不久,就爆出了一个编号为4417749的用户的真实身份被发现的事件。该用户在3个月期间提交了许多有关自身患病症状以及所养宠物的查询。通过这些查询定位出了她的居住地,找出她的真实身份,从而泄露了她的个人隐私。 实现隐私保护 一方面需要业界的行业规范和相应法律法规的制定,另一方面,也可以研究如何对数据进行处理,屏蔽用户的真实信息,在不泄露用户隐私信息的基础上合理使用数据。 对数据处理的方法包括加密、添加噪音或扰动等。 在数据挖掘领域,隐私保护也是一个研究领域。针对关联规则、分类、聚类等分析技术,研究如何在保护隐私信息的情况下,最大限度地保证挖掘结果的有效性。 k-匿名( k-anonymity) 由Samarati和Sweeney 于1998年提出,是一种被广泛认可的一种保护隐私的方法。 假设包含用户隐私信息的数据存放于表T(A1, A2, …, An)中,其中Ai是该表的第i个属性。例如,公司拥有客户的个人信息,为了隐私保护的考虑,这些信息不包括名字、社会保障号码等能够直接标识个人的属性,但是含有性别、生日、邮编等信息,以及隐私信息,如收入,如表所示。 性别 生日 邮编 收入 男 72.2.7 11001 高 男 72.8.10 11002 中 女 68.1.2 21021 中 女 68.10.3 21032 中 女 65.6.8 61801 高 女 65.9.6 61802 低 隐私信息通过连接操作被泄露 姓名 性别 生日 邮编 Tony 男 72.2.7 11001 John 男 72.8.10 11002 Peter 男 68.1.2 11002 Emily 女 68.10.3 21021 Lily 女 65.6.8 21032 Laura 女 65.9.6 61801 Connie 女 72.2.7 61802 性别 生日 邮编 收入 男 72.2.7 11001 高 男 72.8.10 11002 中 女 68.1.2 21021 中 女 68.10.3 21032 中 女 65.6.8 61801 高 女 65.9.6 61802 低 姓名 性别 生日 邮编 收入 Tony 男 72.2.7 11001 高 John 男 72.8.10 11002 中 Emily 女 68.1.2 61021 中 Lily 女 68.10.3 61032 中 Laura 女 65.6.8 61801 高 Connie 女 65.9.6
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