隐私保护数据挖掘算法MASK的优化
作者:张长星 钱雪忠
摘要: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。
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关键词:
- 数据挖掘
- 隐私保护
- 关联规则
- 数据歪曲
- 最小支持度
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