کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11000413 | 1423848 | 2018 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Differentially private count queries over personalized-location trajectory databases
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم تعداد پرس و جو در مورد پایگاه داده های مسیریابی شخصی شخصی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
حریم خصوصی دیفرانسیل پرس و جو تعداد مجموعه داده مسیر مسیر شخصی مجموعه داده های معیار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Differential privacy is a technique for releasing statistical information about a database without revealing information about its individual data records. Also, a personalized-location trajectory database is a trajectory database where locations have different privacy protection requirements and, thus, are privacy conscious. This data article is related to the research article entitled “PLDP-TD: Personalized-location differentially private data analysis on trajectory databases” (Deldar and Abadi, 2018 [1]), in which we introduced a new differential privacy notion for personalized-location trajectory databases, and devised a novel differentially private algorithm, called PLDP-TD, to implement this new privacy notion. Here, we describe how the datasets in the research article were obtained and measure the relative error of PLDP-TD for different non-zero count query sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Data in Brief - Volume 20, October 2018, Pages 1510-1514
Journal: Data in Brief - Volume 20, October 2018, Pages 1510-1514
نویسندگان
Fatemeh Deldar, Mahdi Abadi,