基于分類數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)研究.pdf

1、隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘近年來已成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域一個活躍的研究方向，其研究主要有兩方面的目標(biāo)：一方面是為防止隱私信息的泄露提供有利的技術(shù)保障，消除信息擁有者在信息共享時的顧慮，促進(jìn)信息交流和共享；另一方面是減少實施隱私保護(hù)過程所帶來的信息損失，保證信息在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的可用性，即在隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)可用性之間達(dá)到一個較好的平衡。 本文的研究集中于在隱私保護(hù)過程中減少信息損失，以保證隱私保護(hù)處理后的數(shù)據(jù)在分類領(lǐng)域的可用性方面。本文首先總結(jié)了數(shù)據(jù)

2、挖掘領(lǐng)域中已有的隱私保護(hù)方法以及在分類領(lǐng)域的研究情況，然后重點(diǎn)討論了一種新的隱私保護(hù)方法l-多樣化模型。針對利用l-多樣化模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)在分類方面可用性下降的問題，本文提出了一種適合分類數(shù)據(jù)的l-多樣化模型實現(xiàn)算法L-BottomUp，L-BottomUp算法采取自底向上概化的方式搜索滿足要求的l-多樣化數(shù)據(jù)表，同時在概化的過程中保護(hù)對分類有利的信息。實驗顯示，相比已有的l-多樣化模型實現(xiàn)算法L-Incognito，