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文檔簡介
1、數據挖掘是指從數據庫中抽取隱含的、具有潛在使用價值信息的過程,是一種新型的數據分析技術,它正受到人們越來越多的關注。與此同時,在數據挖掘過程中,難免會造成一些私密信息的泄露。隨著個人對隱私的保護意識的增強,隱私保護問題也越來越受到人們的重視。所以,如何在數據挖掘過程中解決好隱私保護的問題,目前已經成為數據挖掘界的一個研究熱點。
本文的主要工作是給出了兩種隱私保護數據挖掘算法:隨機響應結合決策樹(Randomized Res
2、ponse Decision Tree,RRDT)算法和基于短簇的分布式聚類(distributed clustering algorithm based on short clusters)算法。
在文章的第一章和第二章,我們主要介紹了研究背景與現狀以及一些很基礎性的知識和算法的介紹。
在文章的第三章,我們采用RRDT算法對原始數據進行擾亂,然后針對經過RRDT算法處理后的數據進行隱私保護的關聯規(guī)則挖掘。經
3、過理論分析和實驗表明,基于RRDT算法的隱私保護關聯規(guī)則挖掘方法很好的保護了數據的隱私,并擁有良好的性能。
在文章的第四章,我們主要針對多方安全計算問題展開了研究,目的在于使參與方在保護自身敏感數據的同時,能很好的進行彼此協作,在整合的數據庫中挖掘出期望的結果。通過將短簇概念引入到分布式多方安全協議環(huán)境中,我們給出了基于短簇的分布式聚類算法,以達到隱私保護的目的。通過理論分析和與集中式的K-means算法在實驗上做比較,證
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