数据挖掘中的隐私问题与限制接近/控制理论

发布时间：2021-05-21 18:01

　　大数据时代,数据挖掘技术得到广泛应用,但也引起了人们对个人隐私问题的担忧。数据挖掘技术引发的隐私问题具有独特性,给传统隐私理论提出了挑战。通过研究,分析了传统隐私理论在解释数据挖掘中的隐私问题时的理论困境,介绍了摩尔（James H.Moor）和塔瓦尼（Herman T.Tavani）的限制接近/控制理论及其对数据挖掘中隐私问题的解决,阐述了该理论在应用于数据挖掘中隐私问题时的优点和不足。 

【文章来源】：自然辩证法研究. 2017,33(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
一、数据挖掘中的隐私问题
二、数据挖掘中隐私问题的理论困境
三、隐私的限制接近/控制理论
四、总结


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据安全与隐私保护[J]. 冯登国,张敏,李昊.  计算机学报. 2014(01)
[2]数据挖掘中的信息伦理冲突问题[J]. 黄晓勇.  长沙大学学报. 2013(04)
[3]数据挖掘的隐私问题[J]. L.Brankovic,V Estivivll-Castro,彭惜君.  统计与信息论坛. 2005(03)

硕士论文
[1]基于匿名数据分类技术研究[D]. 张日初.内蒙古科技大学 2011
[2]基于数据挖掘的在线学习行为评估系统设计与实现[D]. 范洁.国防科学技术大学 2005



本文编号：3200140