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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù),就是從海量數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)其中有用的信息。利用有價(jià)值信息可以指導(dǎo)人們的生產(chǎn)與生活,以此產(chǎn)生較大經(jīng)濟(jì)價(jià)值。隨著科技的發(fā)展,人們也越來越重視從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)和挖掘信息與知識。在利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具給人們提供知識和信息的同時(shí),人們也逐漸的發(fā)現(xiàn)了隨之帶來嚴(yán)重的弊端,挖掘過程中極有可能暴露重要的私有信息。在這樣的情況下,如何保護(hù)私有數(shù)據(jù)或敏感信息在數(shù)據(jù)挖掘過程中不被泄露,同時(shí)又能夠得到較為準(zhǔn)確的挖掘結(jié)果,已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一個很有
2、意義的研究課題。
目前,關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中隱私數(shù)據(jù)保護(hù)的算法大多應(yīng)用于決策樹挖掘,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,聚類挖掘等方面。本文著重地對基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的隱私保護(hù)算法進(jìn)行分析,主要關(guān)注隨機(jī)響應(yīng)技術(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)合,討論了變換參數(shù)與挖掘算法準(zhǔn)確性之間的關(guān)系。
本文在隱私保護(hù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘領(lǐng)域做了以下三個方面的研究:
一是在隨機(jī)響應(yīng)技術(shù)方面,基于隨機(jī)數(shù)的特性,經(jīng)分析和比較兩種產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法,比較得出混沌映射法相對于線性同余法在均
3、勻性方面相對較優(yōu)。將混沌映射法產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)引入偽裝原始數(shù)據(jù)集,便于提高隱私保護(hù)的性能。
二是對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行詳細(xì)分析和分類,深入分析Apriori算法的特性,并證明了Apriori算法的各種屬性和定理,充分依據(jù)相應(yīng)屬性,改進(jìn)了Apriori算法,減少掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)和產(chǎn)生候選項(xiàng)的項(xiàng)數(shù),節(jié)約了算法運(yùn)行時(shí)間,比原有算法提高了的效率。
三是基于隨機(jī)響應(yīng)技術(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)合,討論了隨機(jī)響應(yīng)技術(shù)中影響隱藏性的變換概率?與
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