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量化关联规则的隐私保持挖掘方法
The Privacy-preserving Method of Quantitative Association Rule Mining
【机构】 复旦大学计算机与信息技术系； 燕山大学信息科学与工程学院；
【摘要】 <正>1.引言自从R.Agrawal等人提出挖掘顾客事务数据库中项集间的关联规则问题之后,关联规则的挖掘问题成为数据挖掘的一个研究热点。由于数据挖掘以大量真实数据为基础,很可能引发数据的泄漏问题。为了保证用户信息不被有意或无意地泄漏,
【Abstract】 Considering the size of quantitative attribute values and categorical attribute values in databases,we present two quantitative association rules mining methods considering privacy-preserving respectively,one bases on boolean association rules,the other bases on partially transform measure.To each approach,the privacy and accuracy are analyzed,and the correctness and feasibility are proven by experiments.
【Key words】 Quantitative association rule；
Privacy-preserving；
Data mining；
- 【会议录名称】 第二十届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）
- 【会议名称】第二十届全国数据库学术会议
- 【会议时间】2003-10-10
- 【会议地点】中国湖南长沙
- 【分类号】TP311.13
- 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会