English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Hiện nay, vấn đề bảo mật dữ liệu ngày càng được quan tâm hơn trong quá trình khai thác dữ liệu. Làm sao để vừa có thể khai thác hợp pháp mà vừa tránh lộ ra các thông tin nhạy cảm. Có rất nhiều hướng tiếp cận nhưng nổi trội trong số đó là khai thác luật kết hợp đảm bảo sự riêng tư nhằm ẩn các luật nhạy cảm. Gần đây, có một thuật toán meta heuristic khá hiệu quả để đạt mục đích này, đó là thuật toán tối ưu hóa Cuckoo (COA4ARH). Trong bài báo này, một đề xuất cải tiến của COA4ARH được đưa ra để tính toán số lượng tối thiểu các item nhạy cảm cần được xóa để ẩn luật, từ đó hạn chế việc mất các luật không nhạy cảm. Các kết quả thực nghiệm tiến hành trên ba tập dữ liệu thực cho thấy trong một số trường hợp thì cải tiến đề xuất có kết quả khá tốt so với thuật toán ban đầu.

tạp chí khoa học đại học đà lạt: kinh tế và quản lý/tạp chí khoa học đại học đà lạt: xã hội và nhân văn/khoa học đại học đà lạt (điện tử)/tạp chí khoa học đại học đà lạt: tự nhiên và công nghệ

CẢI THIỆN THUẬT GIẢI CUCKOO TRONG VẤN ĐỀ ẨN LUẬT KẾT HỢP