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随着大数据在各领域的应用,以及我国信用体系的逐步建立,用户在提交各种个人数据后,为了确保隐私数据的安全性,对信用数据管理提出了更高的要求。本文通过聚类算法找到用户征信数据等各种信用数据间的相关性,以此评估信用数据的风险大小,对隐私数据进行保护,避免损失。
大数据背景下的信用管理和隐私安全研究
【摘 要】
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随着大数据在各领域的应用,以及我国信用体系的逐步建立,用户在提交各种个人数据后,为了确保隐私数据的安全性,对信用数据管理提出了更高的要求。本文通过聚类算法找到用户征
【机 构】
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贵州财经大学,贵州建设职业技术学院
【出 处】
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电脑与电信
【发表日期】
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2018年08期
【基金项目】
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2016年度贵州省教育厅教改项目:贵州财经大学MOOC平台建设与应用研究—以“管理学”课程为例,项目批准号:201601013,2016.10-2019.10;贵州省哲学社会科学规划课题:大数据开放共享中的的数据安全及隐私管理机制研究,课题编号:16GZQN06,2016.9-2018.9;贵州省教育厅青年科技人才成长项目:大数据开放共享与交易中的隐私泄露风险评估模型及风险控制方法研究:黔教合
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