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随着网格和数据挖掘技术的迅猛发展,我们结合传统分类方法的优缺点,提出了一种基于网格平台下的隐私保护分类数据挖掘算法,设计应用转移概率矩阵对网格中采集的原始数据进行转换,然后利用分类方法构建判定树,模拟实验证明我们设计的该算法适用于不同的数据类型,并且对任意的原始数据概率分布及任何属性的变换都具有较高的精度。 相似文献
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在分析基于加密技术的挖掘算法的基础上,提出了一种基于保序加密的隐私保护数据挖掘算法.在保证挖掘结果的前提下,利用保序加密的同态特性解决了数据挖掘中的密文数值比较问题,从而降低了通信复杂度.实验结果表明该算法能显著减小挖掘算法中的通信开销. 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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随着网络安全问题受到越来越多的关注,在数据挖掘中做好隐私保护已成为当前的研究热点。如何在挖掘过程中不泄露私有信息或敏感数据,同时能得到比较准确的挖掘效果,是数据挖掘研究中的一个热点课题。本文从数据分布方式结合挖掘算法对当前几种关键的隐私保护方法进行分析,并给出算法的评估,最后提出隐私保护数据挖掘方法的未来研究方向。 相似文献
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分布式数据挖掘模型假定数据源分布在多个站点上,而各站点在进行分布式数据挖掘的同时需要隐藏私有数据以便保持隐私。本文将多方计算与数据挖掘技术相结合,在两点积运算的基础上提出安全的两点积运算公式,并将其简化,使得分布式挖掘算法的效能与集中式挖掘一致或近似,而又确保分布于不同站点的数据保持隐私。 相似文献
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朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
数据挖掘中的隐私保护方法,试图在不精确访问原始数据详细信息的条件下,挖掘出准确的模式与规则.围绕着分类挖掘中的隐私保护问题展开研究,给出了一种基于数据处理和特征重构的朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法.分别提出了一种针对枚举类型的隐私数据处理与特征重构方法--扩展的部分隐藏随机化回答(Extended Randomized Response with Partial Hiding,ERRPH)方法和一种针对数值类型的隐私数据处理与特征重构方法--转换的随机化回答(Transforming Randomized Response,TRR)方法,并在此基础上实现了一个完整的隐私保护的朴素贝叶斯分类算法.理论分析和实验结果均表明:朴素贝叶斯分类中基于ERRPH和TRR的隐私保护方法具有很好的隐私性、准确性、高效性和适用性. 相似文献
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隐私保护数据挖掘方法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了隐私保护数据挖掘的国内外研究概况,提出了对数据挖掘中隐私保护技术的分类,分析和评价相关典型算法,并对隐私保护数据挖掘的未来研究方向进行了展望。 相似文献
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基于隐私保护的数据挖掘是信息安全和知识发现相结合的产物.提出一种基于隐私保护的序列模式挖掘算法PP-SPM.算法以修改原始数据库中的敏感数据来降低受限序列模式的支持度为原则,首先构建SPAM序列树,根据一定的启发式规则,从中获得敏感序列,再进一步在原始数据库中找到敏感数据,对其做布尔操作,实现数据库的清洗.实验表明,该算法在完全保护隐私的情况下,对于D6C10T2.5S4I4数据集,当修改3.5%的原始数据后,其序列模式丢失率为2%. 相似文献
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ZHANG Guo-rong 《数字社区&智能家居》2008,(12)
数据对象间的相似性度量是数据挖掘中一个重要的内容。针对如何在不共享精确数据的条件下,安全计算数据对象间的相似性问题,提出了几种基于安全多方计算协议的算法。算法很好的隐藏数据,保护隐私信息,且对相似性计算的结果没有影响。 相似文献