隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫中抽取隱含的、具有潛在使用價值信息的過程，是一種新型的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，它正受到人們越來越多的關(guān)注。與此同時，在數(shù)據(jù)挖掘過程中，難免會造成一些私密信息的泄露。隨著個人對隱私的保護意識的增強，隱私保護問題也越來越受到人們的重視。所以，如何在數(shù)據(jù)挖掘過程中解決好隱私保護的問題，目前已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘界的一個研究熱點。
　　 本文的主要工作是給出了兩種隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法:隨機響應(yīng)結(jié)合決策樹(Randomized Res

2、ponse Decision Tree，RRDT)算法和基于短簇的分布式聚類(distributed clustering algorithm based on short clusters)算法。
　　 在文章的第一章和第二章，我們主要介紹了研究背景與現(xiàn)狀以及一些很基礎(chǔ)性的知識和算法的介紹。
　　 在文章的第三章，我們采用RRDT算法對原始數(shù)據(jù)進行擾亂，然后針對經(jīng)過RRDT算法處理后的數(shù)據(jù)進行隱私保護的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。經(jīng)

3、過理論分析和實驗表明，基于RRDT算法的隱私保護關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法很好的保護了數(shù)據(jù)的隱私，并擁有良好的性能。
　　 在文章的第四章，我們主要針對多方安全計算問題展開了研究，目的在于使參與方在保護自身敏感數(shù)據(jù)的同時，能很好的進行彼此協(xié)作，在整合的數(shù)據(jù)庫中挖掘出期望的結(jié)果。通過將短簇概念引入到分布式多方安全協(xié)議環(huán)境中，我們給出了基于短簇的分布式聚類算法，以達(dá)到隱私保護的目的。通過理論分析和與集中式的K-means算法在實驗上做比較，證