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网络用户行为的隐私保护数据挖掘方法  
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【英文篇名】 Privacy protection data mining method based on network user behavior
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【作者】 王艳; 乐嘉锦; 孙捷; 姜久雷;
【英文作者】 WANG Yan1; 2; LE Jiajin3; SUN Jie1; JIANG Jiulei11.Glorious Sun School of Business and Management; Donghua University; Shanghai 200061; China 2.College of Information Technology; Shanghai Ocean University; Shanghai 201306; China 3.School of Computer Science and Technology; Shanghai 201620; China;
【作者单位】 东华大学旭日工商管理学院; 上海海洋大学信息学院; 东华大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 13期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据挖掘; 会话识别; 隐私保护; 关联规则; Web日志;
【英文关键词】 data mining; privacy preservation; randomized response; association rules; Web log;
【摘要】 隐私保护的数据挖掘近年来已经为数据挖掘的研究热点,Web网站的服务器日志保存了用户访问页面的信息,如果不加以保护会导致用户隐私数据的泄漏。针对这个问题,讨论了在Web数据挖掘中用户行为的隐私保护问题,进而提出一种将Web服务器日志信息转换成关系数据表的方法,并通过随机化回答方法产生干扰数据表项中信息,再以此为基础,提供给数据使用者进行频繁项集以及强关联规则的发现算法,从而得到真实保密的网上购物篮商品间的关联规则。经实验证明,提出的Web使用挖掘中的隐私保护关联规则挖掘算法隐私性较好,具有一定的适用性。
【英文摘要】 Data mining based on privacy preservation has become a research hot point now. Web server logs save the information of the customer access to page, there will be leaking users’privacy data if not to protect. This paper discusses the privacy protection of customer act in the Web data mining, and puts forward a method to convert the information of Web server log into relational data tables, and through randomized response methods interfere with the data information, then presents the frequent itemsets and str...
【更新日期】 2012-06-14
【分类号】 TP393.08;TP311.13
【正文快照】 1引言计算机网络的高度开放性给用户隐私权保护造成了极大困难。据统计,在网页浏览者中,有46%的用户由于担心个人隐私得不到有效保障而放弃了网上购物,甚至对网上购物产生了抵触情绪;有84%的网民“很担心”或“有点担心”别人获取自己的隐私。因此,隐私权保护问题正成为困扰网?

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