保護隱私的決策樹算法的研究.pdf

1、近些年，數據挖掘技術已經被廣泛使用到包括金融、醫(yī)學等的各個領域。雖然利用數據挖掘技術得到的規(guī)律和模式對我們后來的工作起到了有效的指導作用，但是，也給我們的生活帶來了其他的問題，這當中被人們廣泛關注的就是隱私的泄露。就數據挖掘技術而言，隱私包括兩個方面的內容，一個是挖掘技術作用的原始數據；另一個則是從原始數據中挖掘出來的有價值的規(guī)律。 目前，保護隱私的數據挖掘主要從兩個方向進行研究，數據變換和密碼學方法。第一種是改變原始數據，通過

2、添加噪音或者隨機改變數據來隱藏原始數據，該方法主要用于集中分布的數據；第二種是對原始數據及中間計算結果進行加密，主要用于分布式數據挖掘。 本文提出了一種決策樹改進算法，該算法利用原始數據構造屬性問單步轉移概率矩陣，并且在單步轉移概率矩陣的基礎上，根據構造決策樹過程中需要的屬性自行計算屬性間聯合概率，使得決策樹構造算法在計算信息熵的時候不用從原始數據中統(tǒng)計獲得概率。并且該算法改進了決策樹創(chuàng)建葉節(jié)點的條件，從而決策樹不會用盡所有的候