
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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),隨著電商企業(yè)的崛起,互聯(lián)網(wǎng)迎來(lái)了數(shù)據(jù)爆發(fā)的時(shí)代,人們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)就能輕而易舉地獲得自己所需的信息與服務(wù)。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能在大量數(shù)據(jù)環(huán)境中將無(wú)規(guī)則的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏玫男畔?,使這些信息能被人們有效地應(yīng)用與各個(gè)方面。然而,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)用的過(guò)程中,不可避免地會(huì)接觸到用戶的數(shù)據(jù),這在一定程度上會(huì)使得用戶對(duì)自己的數(shù)據(jù)的安全性感到擔(dān)憂,從而不愿意共享一些有用的數(shù)據(jù)信息,這就會(huì)限制數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的效果。因此,在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上應(yīng)用隱私保護(hù)方法能
2、有效地解決數(shù)據(jù)安全性的問(wèn)題,因而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的安全性問(wèn)題也成為時(shí)下研究的熱點(diǎn)。
本文首先分析了現(xiàn)有的面向數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護(hù)技術(shù)的現(xiàn)狀以及所存在的不足,然后從隱私保護(hù)的不同角度入手,對(duì)隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn),以使其更好地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘中。
針對(duì)隱私保護(hù)技術(shù)中的匿名模型,文中提出了一個(gè)面向多敏感屬性的個(gè)性化K匿名改進(jìn)算法。通過(guò)對(duì)參數(shù)的設(shè)置,來(lái)對(duì)生成等價(jià)類中敏感屬性值進(jìn)行約束,使敏感屬性的分布更加均衡同時(shí)也滿足多樣性的需求
3、,并將此算法應(yīng)用到K匿名模型中。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,改進(jìn)的K匿名模型在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí),減少了元組的隱匿率。
針對(duì)隱私保護(hù)技術(shù)中的隨機(jī)化方法,本文將隱私保護(hù)技術(shù)與信任模型相結(jié)合,提出了一個(gè)基于隱私保護(hù)的信任評(píng)估模型。該模型借助擴(kuò)展的部分隱藏隨機(jī)化回答(ERRPH)方法,能有效地保護(hù)隱私的同時(shí),又不影響信任度的判斷。在信任值的計(jì)算過(guò)程中,也結(jié)合了基于貝葉斯的理論的計(jì)算方法。通過(guò)仿真,驗(yàn)證了本模型具有一定的隱私保護(hù)效果,同時(shí)也實(shí)
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