郭宇红

作品数：10被引量：57H指数：4
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供职机构：国际关系学院更多>>
发文主题：隐私保护频繁项集数据库决策树频繁模式挖掘更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《软件学报》《软件工程》《计算机时代》《华侨大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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融合Motif结构高阶相似度的文献推荐算法被引量：1
《数据分析与知识发现》2023年第7期146-155,共10页陈柳 郭宇红 
国际关系学院大学生学术支持计划项目(项目编号:3262021SYJ007)的研究成果之一。
【目的】将协同过滤方法应用到文献推荐领域,融入用户余弦相似度网络中Motif结构反映出的高阶相似特征,提高推荐的质量。【方法】通过用户收藏文献的行为信息和文献间的引用关系构建用户对文献的偏好数据;在基于用户-文献收藏行为信息...
关键词：文献推荐 MOTIF 结构 用户高阶相似度 矩阵分解 
分组随机化隐私保护频繁模式挖掘被引量：2
《软件学报》2021年第12期3929-3944,共16页郭宇红 童云海 苏燕青 
国家自然科学基金(60403041);中央高校基本科研业务费专项资金(3262017T48,3262018T02)。
已有的隐私保护频繁模式挖掘随机化方法不考虑隐私保护需求差异性,对所有个体运用统一的随机化参数,实施同等的保护,无法满足个体对隐私的偏好.提出基于分组随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法(grouping-based randomization for privacy...
关键词：分组 随机化 个性化 隐私保护 频繁模式挖掘 
隐私保护频繁项集挖掘中的分组随机化模型被引量：4
《华侨大学学报（自然科学版）》2020年第2期230-236,共7页郭宇红 童云海 
国际关系学院中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3262017T48,3262018T02)。
通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化PN/g模型,给出其在隐...
关键词：随机化回答 隐私保护 频繁项集 支持度重构 数据挖掘 沃纳模型 
隐私保护频繁项集挖掘中的细粒度随机化模型被引量：1
《软件工程》2019年第10期44-46,43,共4页郭宇红 童云海 
国际关系学院中央高校基本科研业务费项目资助(项目编号3262017T48,3262018T02,3262019T06)
已有的随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,对隐私数据的保护粒度缺乏灵活性,无法实现精细化、个性化、差异化的隐私保护。提出三类多参数随机化回答模型,包括行多参、复合多参、分组多参共11种随机化回答模型,给出了模型的分类框...
关键词：随机化回答 隐私保护 频繁项集 敏感问题调查 
一种基于AHP的智能电影推荐方法被引量：6
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2015年第3期97-105,112,共10页郭宇红 杨金然 
北京市人才培养共建项目;国际关系学院高等学校本科教学工程资助项目
电影网站提供了十分丰富的电影资源,然而用户必须花费大量时间搜索自己感兴趣的资源,如何帮助用户快速找到其想要的资源成为大型电影网站的重要需求。智能推荐技术的提出使满足这个需求成为可能。文中提出一种基于AHP(Analytic Hierarch...
关键词：层次分析法 电影推荐 电影排名 权重量化 
SPSS Clementine决策树建模在图书馆中的应用被引量：6
《计算机时代》2014年第4期30-33,共4页郭宇红 王路宁 毛玉琪 
国际关系学院青年基金项目(UIR2009-22)
分析影响读者借阅量的因素,确定不同读者的借阅需求,进而依据需求定制差异化的借阅权限和服务。利用SPSS Clementine挖掘工具,采用C5.0决策树算法,对国际关系学院图书馆的读者借阅数据进行挖掘,建立读者决策树分类模型,将读者按借阅频...
关键词：决策树 分类 图书馆 CLEMENTINE 借阅权限 
读者借阅书目序列模式挖掘——以国际关系学院图书馆为例被引量：1
《中国科技信息》2014年第7期261-263,共3页郭宇红 毛玉琪 苏展辉 
基于国际关系学院图书馆的读者借阅数据,对数据进行预处理,采用SPSS Clementine挖掘工具对预处理后的借阅数据,实施序列模式挖掘,分析读者借阅书目间的序列关系,为图书馆预测读者借书需求、合理安排图书采购和对用户进行图书推荐提供建...
关键词：图书馆 数据挖掘 序列模式 SPSS CLEMENTINE 
带学习的同步隐私保护频繁模式挖掘被引量：4
《软件学报》2011年第8期1749-1760,共12页郭宇红 童云海 唐世渭 吴冷冬 
国家自然科学基金(60403041;60473072)
为了提高挖掘结果的准确性,提出基于样例学习和项集同步随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法(learning and synchronized privacy preserving frequent pattern mining,简称LS-PPFM).该方法充分利用不需要隐私保护的个体数据,首先对不需...
关键词：有指导的 基于学习的 随机化 隐私保护 频繁模式挖掘 
基于FP-Tree的反向频繁项集挖掘被引量：20
《软件学报》2008年第2期338-350,共13页郭宇红 童云海 唐世渭 杨冬青 
Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60403041 (国家自然科学基金)
在拓展现有反向频繁挖掘问题定义,探索反向频繁项集的3个具体应用后,提出了一种基于FP-tree的反向频繁项集挖掘方法.该方法首先采用分治思想,将目标约束划分为若干子约束,每步求解一个子线性约束问题,经过若干步迭代后找到一个满足整个...
关键词：反向挖掘 FP树 频繁项集 隐私保护 知识隐藏 
数据库中的知识隐藏被引量：14
《软件学报》2007年第11期2782-2799,共18页郭宇红 童云海 唐世渭 杨冬青 
No.60403041(国家自然科学基金)~~
伴随着数据共享、隐私保护、知识发现等多重需求而产生的PPDM(privacy preserving data mining),成为数据挖掘和信息安全领域近几年来的研究热点.PPDM中主要考虑两个层面的问题:一是敏感数据的隐藏与保护;二是数据中蕴涵的敏感知识的隐...
关键词：知识隐藏 KHD(knowledge hiding in database) 敏感规则 隐私保护 反向挖掘 
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