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分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学计算机学院,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60403027)
中文摘要:

保持隐私是未来数据挖掘领域的焦点问题之一,如何在不共享精确数据的条件下,获取准确的数据关系是保持隐私的数据挖掘的首要任务。该文介绍了分布式环境下保持隐私的数据挖掘的基本问题和措施,研究了一种基于向量点积的关联规则挖掘算法,给出了一种安全的向量点积协议。对于垂直划分的分布式数据库,该协议既可用于搜索频繁项集,又能保持各方数据的隐私。

英文摘要:

There has been growing interests in private concerns for future data mining research, Privacy preserving data mining concentrates on developing accurate models without sharing precise individual data records. This paper addresses basic ideas and solutions for secure data mining over distributed data. An algorithm based on dot product for distributed mining association rules is presented. It also gives a protocol of secure dot product computation which is effective to discover frequent itemsets on vertically partitioned data. It can provide good data privacy.

同期刊论文项目
期刊论文 174 会议论文 22 获奖 6 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139