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为了保证用户信息不被有意或无意地泄漏,根据数据库中量化属性值和分类属性值数量的不同,分别提出了基于布尔关联规则、基于部分变换机制和基于概率变换的量化关联规则隐私保持挖掘方法.对于每一种方法都进行了隐私度和正确度分析,并通过实验验证其正确性和可行性. 相似文献
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利用数量积方法从垂直型分布数据中挖掘关联规则,并且保持其隐私性。给出了数量积算法,分析其安全性,同时还举例说明如何利用数量积算法进行垂直型分布式数据挖掘。 相似文献
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沈旭昌 《计算机工程与设计》2005,26(3):750-751,767
隐私保护是数据挖掘中很有意义的研究方向。M.Kantarcioglu等提出了针对水平分割数据的保持隐私的关联规则挖掘的算法,探讨了如何在两个垂直分布的私有数据库的联合样本集上施行数据挖掘算法,同时保证不向对方泄露任何与结果无关的数据库数据,针对资料分类算法中应用非常普遍的关联规则挖掘算法,利用安全两方计算协议.给出一个保持隐私的关联规则挖掘协议。 相似文献
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用模糊方法挖掘量化关联规则 总被引:9,自引:0,他引:9
量化关联规则挖掘的一个关键问题是对连续数量值属性的划分,论文采用模糊划分来解决这个问题,实现了数据的平滑过渡,并在此基础上给出了模糊量化关联规则的形式化定义和挖掘算法。 相似文献
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通过引入项目集投影的概念和计数因子的概念,提出了基于隐私保护的跨表关联规则挖掘算法.该算法首先自下而上,逐层求出跨表大项目集在单表内的投影及投影的计数集,然后按照支持数计算协议,通过投影的计数集计算大跨表项目集的支持率,而不泄露各原始表的数据信息.算法面向大数据库,考虑表间以语义相关属性表示的一般关系.实验表明,算法是有效的. 相似文献
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一种基于隐私保护的关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性.将数据干扰和查询限制策略有机地结合起来。提出一种新的数据随机处理方法——部分隐藏的转移概率矩阵(PHTPM)数据变换方法,然后利用PHTPM对原始事务集进行变换和隐藏,并在此基础上,提出一种关联规则挖掘算法AOPAM。理论分析和实验结果表明,该算法具有更好的隐私保护性。挖掘结果更准确。 相似文献
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量化关联规则的挖掘是数据挖掘的一项重要任务。该文介绍了一种高效的算法,用于挖掘特定形式的量化关联规则。该算法不仅效率高而且很好地解决了区间分隔引起的规则冗余等一系列问题。最后对能够挖掘的规则形式进行了扩展。 相似文献
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文章针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性的问题,给出了一系列有关模糊关联规则的定义,并提出了一种基于关系数据库的模糊关联规则挖掘算法(FARMBT)。实验结果表明,FARMBT算法是有效的。同时,关系数据库的广泛应用使FARMBT算法具有广泛的实用前景。 相似文献
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空间关联规则挖掘算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了多层次空间关联规则的定义后,利用多层次的空间概念关系。给出了一种基于元模式的多层次空间关联规则挖掘算法AP-MLSAM;在此算法中,预先确定用户感兴趣的规则模式与对象。然后分别在该对象的各数据层上进行大项集的计数。最后得到与用户给定的元模式形式一致的宅间关联规则。实验表明,算法是有效的。 相似文献
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一种基于多维集的关联模式挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
大多数维间关联规则挖掘算法如基于数据立方体的关联规则挖掘算法都假定对象的属性取值只具有单值性.将对象的属性取值扩展到多值,据此提出多维集的概念和基于多维集关联规则的语义特征.在此语义特征下,提出了一个多维集的关联规则挖掘算法.该算法利用多维集关联规则的限制特征,能够在数据集缩减的同时进行侯选集的三重剪枝,因此,具有比直接使用apriori等算法更好的性能,分析了算法的性能和正确性、完备性,并通过实验对算法有效性进行了对比. 相似文献