摘要
为了满足数据挖掘隐私保护的个性化需求,结合粒计算粗糙集理论的基本思想,提出了一种基于敏感属性个性化隐私保护决策度的隐私保护粒化模型,实验分析证明,该模型可以在一定程度上提高隐私保护的精确度、合理性;增强隐私保护的强度。
In order to meet the demand of the personalized privacy preserving in data mining,we proposed a new privacy preserving granular model based on the personalized decision degree of sensitive attribution in privacy preservation.Experiment results show that this model can improve the accuracy of privacy preservation and make privacy preservation more effective.
出处
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期119-122,共4页
Journal of Hebei Agricultural University
基金
国家自然科学基金:面向隐和保护的分布式数据挖掘关键问题研究(61075053)
河北省教育厅科学研究计划项目"保护隐私的分类挖掘技术研究"(2009421)
关键词
粒计算
粗糙集
数据挖掘
隐私保护
决策度
granular computing
rough set
data mining
private protection
decision degree