隐私保护数据挖掘算法MASK的优化

• 作者: 张长星 钱雪忠
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 隐私保护 关联规则 数据歪曲 最小支持度
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 3316-3318,3401
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2747字
• 语种: 中文

摘要

针对MASK算法在重构原数据支持度的指数级复杂度的缺陷,提出了一种基于集合的优化策略,得到一种新的隐私保护挖掘算法.根据集合原理,利用已知数据项推出未知数据项数目,简化了计算各数据项数目的过程,减少了重构原数据支持度过程中扫描数据库的次数,消除了算法的指数级复杂度.实验结果表明,该优化方法比原算法有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱雪忠	江南大学信息工程学院	92	741	15.0	22.0
2	张长星	江南大学信息工程学院	1	7	1.0	1.0