Privacy-preserving k-NN graphs with autoencoder-based representations for sensitive features (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: PIMENTEL, MARIA DA GRAÇA CAMPOS - ICMC ; MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC ; OLIVEIRA, GUSTAVO LIMA DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/eniac.2024.245212
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TEORIA DOS GRAFOS; PRIVACIDADE
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2024
- Source:
- Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OLIVEIRA, Gustavo Lima de e PIMENTEL, Maria da Graça Campos e MARCACINI, Ricardo Marcondes. Privacy-preserving k-NN graphs with autoencoder-based representations for sensitive features. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2024.245212. Acesso em: 15 fev. 2026. -
APA
Oliveira, G. L. de, Pimentel, M. da G. C., & Marcacini, R. M. (2024). Privacy-preserving k-NN graphs with autoencoder-based representations for sensitive features. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2024.245212 -
NLM
Oliveira GL de, Pimentel M da GC, Marcacini RM. Privacy-preserving k-NN graphs with autoencoder-based representations for sensitive features [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2024.245212 -
Vancouver
Oliveira GL de, Pimentel M da GC, Marcacini RM. Privacy-preserving k-NN graphs with autoencoder-based representations for sensitive features [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 fev. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2024.245212 - Privacy-preserving heterogeneous network embedding for clinical events
- A Novel Privacy-Preserving Method for Graphs with Autoencoder Representations
- Complaint analysis in fintech domain: a case study in Brazilian brokerage firms
- Aprendizado de máquina com informação privilegiada: abordagens para agrupamento hierárquico de textos
- Aprendizado não supervisionado de hierarquias de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas
- MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews
- PPM-HC: a method for helping project portfolio management based on topic hierarchy learnings
- Proceendings of 19th National Meeting on Artificial and Computational Intelligence
- Named Entity Recognition approaches applied to legal document segmentation
- Opinion mining for App reviews: identifying and prioritizing emerging issues for software maintenance and evolution
Informações sobre o DOI: 10.5753/eniac.2024.245212 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3238644.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
