Towards Privacy-Preserving Relational Data Synthesis via Probabilistic Relational Models

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Autor/in:
Verlag/Körperschaft:
Springer
Erscheinungsjahr:
2024
Medientyp:
Text
Lizenz:
  • info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Quellsystem:
Forschungsinformationssystem der UHH

Interne Metadaten
Quelldatensatz
oai:www.edit.fis.uni-hamburg.de:publications/40ea3025-a4b6-4951-85f9-6632751f5115