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摘要:
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.
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文献信息
篇名 大数据背景下的信用管理和隐私安全研究
来源期刊 电脑与电信 学科 社会科学
关键词 聚类算法 大数据 信用管理 隐私安全
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 3-4
页数 2页 分类号 G354
字数 2357字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁红发 16 41 4.0 6.0
2 李红娟 8 43 4.0 6.0
3 王祥 8 32 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (15)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2006(1)
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2008(1)
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2014(1)
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  • 二级参考文献(0)
2018(0)
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  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
聚类算法
大数据
信用管理
隐私安全
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑与电信
月刊
1008-6609
44-1606/TN
大16开
广州市连新路171号国际科技中心B108室
1995
chi
出版文献量(篇)
8962
总下载数(次)
13
总被引数(次)
9565
论文1v1指导