保護(hù)隱私的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)，特別是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)和高性能處理器技術(shù)的飛速發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的收集、管理和分析變得越來(lái)越方便，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘更是在一些深層次的應(yīng)用中發(fā)揮了積極的作用。任何事情都有其兩面性，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域也不例外，隨之產(chǎn)生的是信息安全和保護(hù)隱私的問(wèn)題。所以，如何在保證信息隱私的情況下挖掘出有用信息已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)挖掘界的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文首先從數(shù)據(jù)分布方式、數(shù)據(jù)修改方式等角度，對(duì)當(dāng)前流行的保護(hù)隱私數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行了深入淺出

2、的介紹和分析。重點(diǎn)介紹了MASK、RRPH、PARD三種保護(hù)隱私的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法。通過(guò)分析它們的缺點(diǎn)和不足，提出一種新穎的保護(hù)隱私關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法-基于轉(zhuǎn)移概率矩陣的部分隨機(jī)化回答(partialrandomizedresponsebasedonprobabilitymatrix，簡(jiǎn)稱(chēng)PRRPM)方法。 為了在保護(hù)隱私的同時(shí)能夠準(zhǔn)確、高效地進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，PRRPM方法在進(jìn)行頻繁1-項(xiàng)集和頻繁k-項(xiàng)集(k>1)挖掘時(shí)分別采用

3、不同的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換策略。在挖掘頻繁1-項(xiàng)集時(shí)，先使用“屬性轉(zhuǎn)移概率矩陣”對(duì)每個(gè)屬性進(jìn)行部分轉(zhuǎn)換，然后提出一種方法恢復(fù)1-項(xiàng)集在原數(shù)據(jù)集中的支持度，以便找出數(shù)據(jù)集中的所有頻繁1-項(xiàng)集；而在挖掘頻繁k-項(xiàng)集(k>1)時(shí)，要先使用“多項(xiàng)集轉(zhuǎn)移概率矩陣”對(duì)所有的候選頻繁k-項(xiàng)集進(jìn)行部分轉(zhuǎn)換，然后提出一種方法恢復(fù)候選頻繁k-項(xiàng)集在原數(shù)據(jù)集中的支持度，以便找出所有的頻繁k-項(xiàng)集。 理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，本文提出的PRRPM方法比RRPH和MA