数据挖掘中的隐私问题,如何保护数据挖掘的输出隐私?

以下是一些避免被应用算法计算，保护个人的方法隐私: 1。限制应用程序对硬件的访问权限。很多应用往往需要访问用户的摄像头、通讯录、位置等硬件权限，所以我们需要仔细检查应用的权限设置，只授权最需要的权限。2.定期清理应用和浏览器的缓存，防止隐私被泄露。浏览器缓存、cookie等。设备上的数据应定期清理，以减少应用程序用户数据 挖掘的机会。

很多应用都提供了在第三方平台用账号登录的选项，但同时你在这些平台上的个人状态就暴露了数据。建议使用独立于应用的账号注册，设置密码保护账号安全和隐私。4.对于涉及个人的应用数据，尽可能使用加密通信。当需要向他人发送信用卡号、密码等个人信息或数据时，应尽可能使用加密通信工具，如可信的加密聊天应用、电子邮件加密工具等。

个人的自我保护是网络的第一重要环节隐私维权。网民保护网络隐私权利的途径很多。首先是将个人信息与互联网隔离。当一台计算机中有重要信息时，最安全的方法是断开该计算机与其他连接到互联网的计算机的连接。这样可以有效避免因个人数据 隐私的入侵和数据库的删除修改造成的经济损失。也就是说，最好不要把重要的个人信息存储在网民用来上网的电脑里。

二是传输涉及个人信息的文件时使用加密技术。在计算机通信中，通过密码技术将信息隐藏起来，然后将隐藏的信息进行传输，这样即使信息在传输过程中被窃取或截获，窃取者也无法知道信息的内容。发送方使用加密密钥通过加密设备或算法对信息进行加密，然后发送出去。接收到密文后，接收方使用解密密钥对密文进行解密，还原为明文。如果有人在传输中窃取，只能得到无法理解的密文，从而保证了信息传输的安全性。

数据挖掘(数据挖掘)简单来说就是从大量的数据中提取或挖掘知识。首先要明确数据 挖掘对象可以来自任何数据源，经过适当的格式转换等预处理后，根据应用需求选择相应的算法。最常见的数据源类型如下:关系型数据库型、数据仓库型、事务型数据库型、面向对象型数据库型、以及。-2/图书馆、多媒体数据图书馆、混合数据图书馆、历史数据图书馆、互联网信息。

2) 数据集成:即多源数据 is集成(可采用数据仓库技术)；3) 数据筛选:摘录数据与分析任务相关；4)数据Convert:数据转换或合并成适当的形式便于挖掘；5) 数据 挖掘:用智能的方法提取数据中隐藏的模式和知识；6)模式评估:按照一定的值标准对挖掘的结果进行评估；7)知识表达:采用可视化和知识表达技术表达挖掘结果。

big-2挖掘中的三个角色_ 数据分析师考试我是新手对-2挖掘和机器学习。后来到了淘宝后，主动做了几个月的用户地址-2挖掘相关的工作，有了一些肤浅的体会。反正欢迎评论讨论。另外请注意，本文标题模仿了一部美剧《权力的游戏:火与冰》。

然而，数据就像一个王座，像一个权力和征服的标志，但通往它的道路同样可怕。数据 挖掘我在亚马逊做机器学习的时候，注意到亚马逊扮演的三个角色数据。data analyzer:数据-2/analyst。这类人主要分析数据，从数据，找到一些规律，为数据 model找到不同场景的TrainingData。

1。可扩展性由于数据生成和采集技术的进步，几TB(TB)、几beats (PB)、甚至几MB(EB)的数据 set越来越普遍。如果数据 挖掘算法要处理这些海量的数据集合，那么算法必须是可伸缩的。许多数据 挖掘算法使用特殊的搜索策略来处理指数搜索问题。为了实现可伸缩性，可能需要实现新的数据结构，以便以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据无法放入内存时，可能需要使用核外算法。

2.高维度现在我们经常遇到的是拥有上百个属性的数据 set，而不是几十年前常见的只有几个属性的数据 set。在生物信息学领域，微阵列技术的进步产生了涉及数千个特征的基因表达数据，具有时间分量或空间分量的数据 set通常具有较高的维度。例如，考虑包含不同区域温度测量结果的数据 set，如果长时间重复测量，尺寸(特征数)的增长与测量次数成正比。