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Mineração de Dados com Preservação de Privacidade -- desenvolvendo modelos sem ver os dados -- está recebendo crescente atenção. Este artigo assume um cenário de mineração de dados distribuídos com preservação de privacidade: as fontes de dados colaboram para desenvolver um modelo global, mas não devem divulgar seus dados a outros. O Naive Bayes é frequentemente utilizado como um classificador base, fornecendo consistentemente um desempenho de classificação razoável. Este artigo traz a preservação de privacidade para a classificação de Naive Bayes em dados verticalmente particionados.
Vaidya et al. (Qui,) estudaram esta questão.