【摘 要】
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关联规则挖掘是数据挖掘中的一项重要任务.为了解决挖掘过程中的隐私泄露问题,特别是在给定的隐私保护等级下,如何提高挖掘结果的可用性,提出了一种满足差分隐私的关联规则挖掘算法——TS-ARM,设计一种新的事务分割方法对数据集进行降维,采用双重条件机制对超过长度阈值的事务进行分割,即分割条件为同时满足分割长度阈值和分割支持度阈值.与传统的事务截断方法相比,这种事务分割方法能够在降低查询的敏感度,以及降低所需噪声规模的同时,有效控制了因添加噪声而导致的信息损失.理论分析和实验证明,提出的算法保障了隐私性,并在给定
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院 南京 210023;南京邮电大学计算机学院 南京 210023;江苏省大数据安全与智能处理重点实验室 南京 210023
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关联规则挖掘是数据挖掘中的一项重要任务.为了解决挖掘过程中的隐私泄露问题,特别是在给定的隐私保护等级下,如何提高挖掘结果的可用性,提出了一种满足差分隐私的关联规则挖掘算法——TS-ARM,设计一种新的事务分割方法对数据集进行降维,采用双重条件机制对超过长度阈值的事务进行分割,即分割条件为同时满足分割长度阈值和分割支持度阈值.与传统的事务截断方法相比,这种事务分割方法能够在降低查询的敏感度,以及降低所需噪声规模的同时,有效控制了因添加噪声而导致的信息损失.理论分析和实验证明,提出的算法保障了隐私性,并在给定的安全等级要求下,提高了数据挖掘结果的可用性.
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