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数据挖掘中的关联规则反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。随着大量数据不停地收集和存储积累,人们希望从中发现感兴趣的数据关联关系,从而帮助他们进行决策。随着信息技术的发展,数据挖掘在一些深层次的应用中发挥了积极的作用。但与此同时,也带来隐私保护方面的问题。隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究问题,其目标是要在不精确访问真实原始数据的条件下,得到准确的模型和分析结果。为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法。针对关联规则挖掘中需预先给出最小支持度和最小置信度这一条件,提出了一种简单的事务数据库中事务的处理方法,即隐藏那些包含敏感项目的关联规则的方法,以对相关事务作处理,达到隐藏包含敏感项目的关联规则的目的。理论分析和实验结果均表明,基于事务处理的隐私保护关联规则挖掘方法具有很好的隐私性、简单性和适用性。 相似文献
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一种简单的基于隐私保护的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法。针对关联规则挖掘中需预先给出最小支持度和最小置信度这一条件,提出了一种简单的事务数据库中事务的处理方法,即隐藏那些包含敏感项目的关联规则的方法,对相关事务作处理,达到隐藏包含敏感项目的关联规则的目的。理论分析和实验结果均表明,基于事务处理的隐私保护关联规则挖掘方法具有很好的隐私性、简单性和适用性。 相似文献
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一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法 总被引:23,自引:3,他引:23
隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究问题,其目标是要在不精确访问真实原始数据的条件下,得到准确的模型和分析结果.为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法.首先将数据干扰和查询限制这两种隐私保护的基本策略相结合,提出了一种新的数据随机处理方法,即部分隐藏的随机化回答(randomized response with partial hiding,简称RRPH)方法,以对原始数据进行变换和隐藏.然后以此为基础,针对经过RRPH方法处理后的数据,给出了一种简单而又高效的频繁项集生成算法,进而实现了隐私保护的关联规则挖掘.理论分析和实验结果均表明,基于RRPH的隐私保护关联规则挖掘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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基于隐私保护的关联规则挖掘在挖掘项集之间的相关联系的同时,可以保护数据提供者的隐私。基于数据变换法,提出使用高效数据结构即倒排文件的隐私保护关联规则挖掘算法IFB-PPARM。针对特定的敏感规则以及给定的最小支持度和置信度,得到所需要修改的敏感事务并对其做适当的处理。算法只需对事务数据库做一次扫描,并且所有对事务的处理操作都在事务数据库映射成的倒排文件中进行。分析表明,该算法具有较好的隐私性和高效性。 相似文献
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随着数据挖掘和数据发布等数据库应用的出现与发展,如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战.隐私保护技术需要在保护数据隐私的同时不影响数据应用.为了高效地做到隐私保护,本文提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法:利用PPARM和IMBA算法这两种改进后的隐私保护基本策略相结合,通过对敏感项做较少的操作,更大程度地隐藏敏感规则的同时也对非敏感规则的影响也最小.实验结果表明:该算法具有很好效果,更好地做到了隐私保护的目的. 相似文献
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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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基于启发式的隐私保护关联规则挖掘算法常通过删除项或增加项改变规则的支持度,现有的通过删除项的隐私保护关联规则挖掘算法设计过程中通常忽略了兴趣度和规则的左件,导致对非敏感规则的支持度和数据可用性影响很大。针对上述不足,在算法设计过程中引入了兴趣度和逐步移项的思想,通过对敏感规则的左右件选择性地适当处理,不仅成功隐藏了指定隐私规则集,同时降低了对非敏感规则支持度的影响,提高了数据的可用性。理论和实验结果表明i,f-then算法具有较好的隐私性和高效性。 相似文献