隐私保护数据挖掘算法MASK的优化

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。

隐私保护下关联规则挖掘方法

从输入隐私保护和输出隐私保护2个角度介绍了隐私保护关联规则挖掘的有效方法。输入隐私保护采用数据扭曲的策略,输出隐私保护采用修改敏感事务值的策略。使用这2种策略的挖掘方法在取得很好隐私性同时,挖掘到的关联规则准确率也很好。