隐私保护的关联规则挖掘研究

• 作者: 仲红 徐杰 耿波 闫娜娜
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 隐私保护 敏感规则
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 81-82,86
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 字数: 2361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.02.023

摘要

数据挖掘在各个方面都极大地方便了人们的生产、生活,并在很大程度上提高了工作的效率.然而,人们发现了它的最致命的弊端,那就是对隐私信息的暴露.如何保护私有信息或敏感数据在挖掘过程中不被泄露,同时又能得到较为准确的挖掘结果,已经成为数据挖掘领域中的一个很有意义的研究课题.文中针对关联规则模式挖掘中的隐私保护问题,提出了新的算法,不仅成功地隐藏了指定隐私规则集,同时使得对原始数据的改动达到最小,从而有效地降低了意外产生新规则比率和意外隐藏规则比率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲红	安徽大学计算机信息学院	91	458	10.0	15.0
2	耿波	安徽大学计算机信息学院	9	42	3.0	6.0
3	徐杰	安徽大学计算机信息学院	4	24	3.0	4.0
4	闫娜娜	安徽大学计算机信息学院	6	37	3.0	6.0