關(guān)聯(lián)規(guī)則及數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘目前是數(shù)據(jù)庫研究、開發(fā)和應(yīng)用最活躍的分支之一。不論科學(xué)研究還是商業(yè)應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘都開始取得了可喜的成果。但與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘也面臨著許多問題的挑戰(zhàn)。其中，數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)人隱私與信息安全問題尤其得到關(guān)注。誤用、濫用數(shù)據(jù)挖掘可能導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)特別是敏感信息的泄漏，越來越多的人們對此表示擔(dān)憂，甚至拒絕提供真實(shí)的數(shù)據(jù)。 如何在不暴露用戶隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，一直是人們感興趣的課題。問題的解決對實(shí)現(xiàn)新型安全、公平的數(shù)據(jù)挖掘有著重要

2、的意義。 本文在對傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，給出了保護(hù)隱私的新方法。根據(jù)保護(hù)對象的不同，本文內(nèi)容大體分為關(guān)聯(lián)規(guī)則的隱私保護(hù)算法及數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)算法研究。算法在保護(hù)隱私的同時(shí)，盡量保證規(guī)則挖掘的精度。 基于Stanley R．MOliveira等提出的框架，針對IGA算法分組復(fù)雜的缺點(diǎn)，提出了基于倒排文件分組的IF-IGA算法；針對MinFIA算法、MaxFIA算法等算法每個(gè)敏感規(guī)則只刪除特定的犧牲項(xiàng)的缺點(diǎn)，提出了