隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘算法的研究.pdf

1、近年來，數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)決策、科學(xué)探索以及醫(yī)學(xué)研究等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在給我們帶來巨大利益的同時(shí)，也會(huì)不可避免的產(chǎn)生隱私泄露問題。尤其隨著人們對(duì)隱私權(quán)關(guān)注度的不斷提高，數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)現(xiàn)過程中遇到了層層阻礙。隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在此背景下產(chǎn)生的，它能夠在保證敏感數(shù)據(jù)以及敏感規(guī)則安全的前提下，挖掘出比較準(zhǔn)確的結(jié)果，有效的解決了數(shù)據(jù)挖掘與隱私保護(hù)之間的矛盾。
　　 本文首先總結(jié)歸納現(xiàn)階段隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘算法的研

2、究現(xiàn)狀，然后針對(duì)目前應(yīng)用最廣泛的關(guān)聯(lián)規(guī)則隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了相關(guān)研究:
　　 首先分析了數(shù)據(jù)集中分布的挖掘算法MASK(Mining Associations with SecrecyKonstraints)，該算法通過數(shù)據(jù)干擾和分布重構(gòu)實(shí)現(xiàn)了隱私保護(hù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，但是基于扭曲數(shù)據(jù)庫(kù)重構(gòu)項(xiàng)集原始支持度呈現(xiàn)指數(shù)復(fù)雜度，嚴(yán)重影響了算法的運(yùn)行效率。針對(duì)這一不足，基于集合原理提出了一種改進(jìn)的優(yōu)化算法，消除了指數(shù)復(fù)雜度。最后通過實(shí)驗(yàn)證

3、明了改進(jìn)算法與原MASK算法相比具有更好的性能。
　　 分布式數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程。具體來說有兩個(gè)方面:(1)一些新的機(jī)構(gòu)的加入；(2)原有數(shù)據(jù)庫(kù)隨著時(shí)間的推移，將會(huì)增加大量新的記錄，同時(shí)部分原有記錄可能已經(jīng)被更新，甚至已經(jīng)被刪除。這樣原有的關(guān)聯(lián)規(guī)則便會(huì)過時(shí)，已經(jīng)不能準(zhǔn)確反映當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)所隱含的一些規(guī)則或模式，因此需要進(jìn)行更新。實(shí)現(xiàn)更新最基本的方法是重新挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，但是這種做法代價(jià)高昂。
　　 針對(duì)分布式環(huán)境下關(guān)聯(lián)規(guī)