基于隱私保護的分類規(guī)則挖掘問題研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域中最活躍的分支之一，在科學(xué)研究和銀行、電信、保險、零售等應(yīng)用領(lǐng)域都取得了很多的成果。但數(shù)據(jù)挖掘也帶來了一些社會問題，尤其是信息安全和隱私保護問題得到了廣泛的關(guān)注。因此，如何在保證隱私的情況下挖掘出有用的信息已成為近年來數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究的熱點之一。 本文主要探討基于隱私保護的分類規(guī)則挖掘問題，根據(jù)數(shù)據(jù)分布方式，分類規(guī)則挖掘所用到的數(shù)據(jù)集可分為集中式數(shù)據(jù)集和分布式數(shù)據(jù)集，本文分別對這兩種情況進行了研究。

2、 首先，針對不同的數(shù)據(jù)分布方式，本文分別分析和介紹了當(dāng)前幾種典型的隱私保護分類規(guī)則挖掘算法。 其次，針對集中式數(shù)據(jù)集，本文提出了一種有效的基于隨機投影的數(shù)據(jù)擾亂方法，并基于此方法提出了兩種具體的算法：PBB分類算法和PBP分類算法。通過分析和實驗可以看出，本文提出的數(shù)據(jù)擾亂方法，由于在維數(shù)上進行了壓縮，所以對所有的數(shù)據(jù)類型都能提供有效的隱私保護，并且經(jīng)此方法擾亂后的數(shù)據(jù)適用于多種分類算法，且這些算法具有計算開銷小、精度高的優(yōu)點