Sfetcu, Nicolae Preocupări legislative în mineritul datelor. IT & C, 2023, vol. 2, n. 2, pp. 98-105. [Journal article (Paginated)]
Preview |
Text
Intelligence_Info-2-2-Stiinta_informatiilor-Preocupari_legislative_in_mineritul_datelor-Nicolae_Sfetcu.pdf - Published version Available under License Creative Commons Attribution. Download (300kB) | Preview |
English abstract
Data mining involves six common classes of tasks: anomaly detection, association rule learning, clustering, classification, regression, and summarization. While the term "data mining" itself has no ethical implications, it is often associated with mining information about human behavior (ethical and otherwise). Copyright holders are directly interested in data mining issues.
Romanian abstract
Mineritul datelor (data mining) implică șase clase comune de sarcini: detectarea anomaliilor, învățarea regulilor de asociere, clustering, clasificare, regresie, și sumarizare. În timp ce termenul de „mineritul datelor” („data mining”) în sine nu are implicații etice, el este adesea asociat cu mineritul de informații în legătură cu comportamentul oamenilor (etic și de altă natură). Respectarea drepturilor de autor sunt direct interesate de problemele legate de mineritul datelor.
| Item type: | Journal article (Paginated) |
|---|---|
| Keywords: | mineritul datelor, data mining, confidențialitate, etica, drepturi de autor, legislație |
| Subjects: | B. Information use and sociology of information > BH. Information needs and information requirements analysis. |
| Depositing user: | Nicolae Sfetcu |
| Date deposited: | 04 Mar 2024 12:10 |
| Last modified: | 04 Mar 2024 12:10 |
| URI: | http://hdl.handle.net/10760/45606 |
References
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
 |
View Item |
Facebook
Twitter
LinkedIn
RSS