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基于移项的隐私保护关联规则挖掘算法

Privacy Preserving Association Rule Mining Algorithm Based on Item-moving

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【作者】 李霞陈子军吕庆春

【Author】 LI Xia,CHEN Zi-jun,LV Qing-chun (Department of Computer Science and Engineering,Information Institute,Yanshan University,Qinhuangdao 066004)

【机构】 燕山大学信息学院计算机科学与工程系

【摘要】 基于启发式规则的隐私保护关联规则挖掘算法中均通过删除项或增加项改变规则的支持度,对非敏感规则的支持度影响很大。针对上述不足,提出一种将删除项和增加项2种操作相结合的方法,在执行删除项操作后寻找合适的事务,对该事务执行增加项操作。实验结果表明,利用该算法清洗数据库所产生的规则丢失率和相异度均有所下降。

【Abstract】 All the heuristic approaches are realized by deleting an item or inserting an item,of which the negative effect on non-restricted rules is too much.Focusing on the shortcoming,this paper presents an algorithm combining those two operations,which insert an item into proper transaction after deleting that item.Experimental results show that privacy preserving data mining algorithm based on item-moving has lower miss rate and dissimilarity.

【关键词】 关联规则隐私保护数据挖掘
【Key words】 association ruleprivacy preservingdata mining
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2009年12期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】6
  • 【下载频次】156
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