东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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隐私保护的关联规则挖掘研究

ISSN号：1005-3751
期刊名称：计算机技术与发展
时间：0
页码：81-83
语言：中文
分类：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]安徽大学计算机信息学院,安徽合肥230039
相关基金：国家自然科学基金项目（60773114）;安徽省自然科学基金项目（070412051）;安徽高校省级重点自然科学研究项目（N2007A43）
相关项目：基于安全多方计算的抗强制电子选举协议研究

关键词：关联规则, 隐私保护, 敏感规则, association rule, privacy - preserving, sensitive rules

中文摘要：

数据挖掘在各个方面都极大地方便了人们的生产、生活，并在很大程度上提高了工作的效率。然而，人们发现了它的最致命的弊端，那就是对隐私信息的暴露。如何保护私有信息或敏感数据在挖掘过程中不被泄露，同时又能得到较为准确的挖掘结果，已经成为数据挖掘领域中的一个很有意义的研究课题。文中针对关联规则模式挖掘中的隐私保护问题，提出了新的算法，不仅成功地隐藏了指定隐私规则集，同时使得对原始数据的改动达到最小，从而有效地降低了意外产生新规则比率和意外隐藏规则比率。

英文摘要：

Data mining facilitates people in all fields, and improves the efficiency of our work. Nevertheless, people have gradually seen its most lethal defect：the exposure of private information. How to protect private or sensitive information in the data mining process now hecome a meaningful study topics of data mining. For privacy- preserving in association rule mining,a new algorithm has been proposed in this paper. It reduces modifying ratio,and consequently reduces probability of producing new rule and the probability of hidden accident.

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