差分隐私下频繁序列模式挖掘代码python

Gspan frequent subgraph mining algorithm

用于频繁子图的挖掘算法,目前效率基本是高于gindex的两倍

基于最大频繁子图挖掘的软件忽视条件缺陷定位方法研究

数据挖掘基本算法 ，频繁集挖掘Apriori算法 VC++语言

全套的GSP源代码。。 希望有用的朋友下载使用。

差分麦克风波束模式推导，差分阵列也是超指向麦克风阵列，因为他们的指向比相同几何的均匀相加阵列的指向性高。 差分阵列的优点：体积小，方向性与频率无关。 一阶差分应用于任何阵列的灵敏度与声压场的一阶空间导

基于差分隐私的动态数据发布隐私保护模型及算法研究 摘要 随着社会的进步科技的发展信息越来越发达信息是用来分享和传播的在这个过程中用户的信息经常会被泄露这个使得人们现在很注意对自己的隐私进行保护在大数据

说真的，资源分类真是太少了，由于找不到合适的分类，就选择讲义了，这是一篇有关差分隐私的论文

为解决轨迹差分隐私保护中存在的隐私预算与服务质量等问题,提出了一种融合预测扰动的轨迹差分隐私保护机制。首先,利用马尔可夫链和指数扰动方法预测满足差分隐私和时空安全的扰动位置,并引入服务相似地图检测该位

协同过滤技术在推荐系统的实现中具有广泛的应用,协同过滤以用户对商品项目的评价分数为依据,而这些评价有可能反映用户某些不欲为人知的喜好特点,因此,对具备隐私保护能力的协同过滤模型的研究引起了普遍的关注.