面向數據挖掘的隱私保護算法研究.pdf

1、隨著計算機處理能力、數據庫技術和互聯網技術的發(fā)展，越來越多的信息被搜集起來以數字形式進行存儲，運用數據挖掘技術能夠有效地對這些數據進行分析和處理，從中發(fā)現有價值的能輔助決策和理解的信息。但在數據挖掘技術應用于如金融、通信、醫(yī)學等諸多專業(yè)領域的過程中，個人或是企業(yè)隱私信息泄露的現象時有發(fā)生，如何在防止隱私泄露的前提下進行數據挖掘變成了一個急待解決的問題。因此，面向數據挖掘的隱私保護技術和各種算法的研究成為了數據挖掘領域和信息安全領域的研究

2、熱點之一。
　　 面向數據挖掘的隱私保護算法針對數據挖掘中隱私泄露問題，通過對被挖掘的原始數據集進行處理，防止隱私信息在數據挖掘過程中的泄露。
　　 本文對面向數據挖掘的隱私保護算法進行了研究，重點研究了面向頻繁模式挖掘的隱私保護算法。論文綜述了隱私、隱私保護和數據挖掘的概念；分析了面向數據挖掘的隱私保護的概念和特點；介紹了現有的面向數據挖掘的隱私保護算法的分類方法，并從數據處理技術的角度對現有的算法進行了歸納，給出了分

3、析評價算法的標準并對現有的算法進行了分析評價；較為深入地分析了基于數據清洗的面向頻繁模式挖掘的隱私保護算法；提出了一種基于增加噪聲的頻繁模式挖掘隱私保護算法，該算法解決了增加噪聲方式中的兩個核心問題：噪聲事務量的計算和噪聲事務的生成；最后，設計了一個實驗，驗證了本文提出的面向頻繁模式挖掘的隱私保護算法的有效性，并在同一實驗平臺下，將之與基于數據凈化的頻繁模式挖掘隱私保護算法的時間和空間效率進行了對比。論文在面向數據挖掘的隱私保護方面做了