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分布式隐私保护数据挖掘研究

期刊名称：计算机应用研究
时间：0
页码：3606-3610
语言：中文
分类：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083, [2]中国青年政治学院,北京100089
相关基金：国家自然科学基金资助项目（60875029）; 北京市科技计划专项课题
相关项目：基于大规模复杂结构知识库的知识发现机理、模型与算法研究

关键词：数据挖掘, 隐私保护, 分布式, data mining, privacy preserving, distributed data

中文摘要：

隐私保护挖掘是近年来数据挖掘领域的热点之一,主要研究在避免敏感数据泄露的同时在数据中挖掘出潜在的知识。实际应用中,大量的数据分别存放在多个站点,因此分布式隐私保护数据挖掘（distributed priva-cy preserving data mining,DPPDM）的研究更具有实际意义。对该领域的研究进行了详细的阐述,比较了各种方法的优缺点,对现有方法进行了分类和总结,最后指出了该领域未来的研究方向。

英文摘要：

In recent years,privacy preserving data mining is one of the hot point problems in data mining.The chief research is how to mine the potential knowledge and not to reveal the sensitive data.In reality,large amounts of data stored in multiple sites,so the DPPDM（distributed privacy preserving data mining） is more important.This paper summarized the features of DPPDM,detailed described the research in this area,compared the advantages and disadvantages of each method,surveyed the state-of-the-art in DPPDM.Furthermore,it pointed out the future research directions.

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