一种用于隐私保护关联规则挖掘的平均信息分布聚类混合算法

• 作者: 刘伟 周丁丁 崔永锋
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 隐私保护 关联规则挖掘 关联本体 潜在特征提取 聚类
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TM769
• 语种: 中文

摘要

针对现有的隐私保护关联规则挖掘算法无法满足效率与精度之间较好折中的问题，提出了一种平均信息分布聚类混合算法AIDCH（The average information distributed clustering hybrid algorithm）。算法建立了关联规则向量，在其中用到了信息论方面的内容。计算信息源各个特征的次数积累关联，提取一种潜在的明显特征，以邻域潜在的特征作为聚类对象进行聚类，引入数据挖掘关联本体概念，在非单调性约束的条件下进行挖掘，克服由隐私保护带来的关联空间数据弱化的弊端。实验表明，该算法在保护隐私的情况下，能够获得精度和效率之间较好的折中，具有一定的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟	周口师范学院计算机科学与技术学院	70	151	6.0	8.0
2	崔永锋	周口师范学院计算机科学与技术学院	25	59	4.0	6.0
3	周丁丁	周口师范学院计算机科学与技术学院	9	14	2.0	3.0