隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取隱含的、具有潛在使用價(jià)值信息的過(guò)程,是一種新型的數(shù)據(jù)分析技術(shù),它正受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注。與此同時(shí),在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中,難免會(huì)造成一些私密信息的泄露。隨著個(gè)人對(duì)隱私的保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng),隱私保護(hù)問(wèn)題也越來(lái)越受到人們的重視。所以,如何在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中解決好隱私保護(hù)的問(wèn)題,目前已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘界的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
   本文的主要工作是給出了兩種隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘算法:隨機(jī)響應(yīng)結(jié)合決策樹(Randomized Res

2、ponse Decision Tree,RRDT)算法和基于短簇的分布式聚類(distributed clustering algorithm based on short clusters)算法。
   在文章的第一章和第二章,我們主要介紹了研究背景與現(xiàn)狀以及一些很基礎(chǔ)性的知識(shí)和算法的介紹。
   在文章的第三章,我們采用RRDT算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行擾亂,然后針對(duì)經(jīng)過(guò)RRDT算法處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。經(jīng)

3、過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)表明,基于RRDT算法的隱私保護(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法很好的保護(hù)了數(shù)據(jù)的隱私,并擁有良好的性能。
   在文章的第四章,我們主要針對(duì)多方安全計(jì)算問(wèn)題展開了研究,目的在于使參與方在保護(hù)自身敏感數(shù)據(jù)的同時(shí),能很好的進(jìn)行彼此協(xié)作,在整合的數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出期望的結(jié)果。通過(guò)將短簇概念引入到分布式多方安全協(xié)議環(huán)境中,我們給出了基于短簇的分布式聚類算法,以達(dá)到隱私保護(hù)的目的。通過(guò)理論分析和與集中式的K-means算法在實(shí)驗(yàn)上做比較,證

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