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增量式隐私保护数据挖掘研究  
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【英文篇名】 Research on incremental privacy preserving data mining
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 程舒通; 徐从富; 但红卫;
【英文作者】 Cheng Shutong; Xu Congfu; Dan Hongwei; College of Computer Science & Technology; Zhejiang University; Dept.of Information Engineering; Hangzhou Polytechnic;
【作者单位】 浙江大学计算机科学与技术学院; 杭州科技职业技术学院信息工程学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2018年 07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】 隐私保护; 频繁模式; 知识粒度; 增量式;
【英文关键词】 privacy preserving; frequent pattern; knowledge granularity; incremental;
【摘要】 描述了隐私保护数据挖掘技术研究进展。针对隐私保护关联规则挖掘算法EMASK计算效率较低,同时不适用于动态变化数据库等的问题,提出基于粒度计算的增量式隐私保护数据挖掘算法BIEMASK。该算法用粒度计算的思想对EMASK算法进行改进,利用增量式更新算法FUP解决增量式事务数据库频繁项集计算问题。在实现隐私保护的同时,减少了I/O操作的次数,降低空间开销,由此提高计算效率。结果证明,无论是固定增量集数据库还是可变增量集数据库处理中,BIEMASK相对于EMASK而言,效率时间都有较大幅度的提高。
【英文摘要】 This paper described the research progress of privacy preserving data mining technology. Devoted to the question about privacy preserving association rule mining algorithm EMASK's lower computation efficiency and not applicable to dynamic database,it proposed incremental privacy preserving data mining algorithm based on granular computing BIEMASK. This algorithm proposed improvements with granular computing,solved the calculation problem of incremental business database frequent item sets by using the incre...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61272303); 浙江省教育厅2016年度科研计划项目(Y201636117)
【更新日期】 2018-07-10
【分类号】 TP309;TP311.13
【正文快照】 随着数据挖掘在商业、医疗方面的应用越来越广泛,由此带来的隐私泄露问题也引起了人们的广泛关注。如身份信息、收入状况、医院诊断情况等个人隐私,商业交易中挖掘出的交易规则等组织隐私,在数据挖掘技术的影响下,都可能暴露无遗,会给企业与用户带来相当大的风险,甚至造成无端?

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