基于隐私保护关联规则的挖掘算法研究

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摘 要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 本文内容及组织结构

第2章 关联规则挖掘和隐私保护

2.1 数据挖掘

2.2 关联规则挖掘

2.2.1 关联规则挖掘定义

2.2.2 频繁项集挖掘算法

2.3 隐私保护技术

2.3.1 隐私保护技术分类

2.3.2 隐私保护评价标准

2.4 基于隐私保护关联规则的挖掘算法

2.5 本章小结

第3章 基于隐私保护关联规则的挖掘算法研究

3.1 分布式分布数据下的PPARM算法研究

3.1.1 数据水平分布下的算法

3.1.2 数据垂直分布下的算法

3.2 集中式分布数据下的PPARM算法研究

3.2.1 基于单参数随机干扰的MASK算法

3.2.2 基于部分隐藏随机化回答的RRPH算法

3.2.3 基于部分隐藏转移概率矩阵的AOPAM算法

3.3 PPARM算法评价标准

3.4 本章小结

第4章 基于部分隐藏转移概率矩阵的AOPAM算法改进

4.1 AOPAM算法分析

4.1.1 隐私保护度分析

4.1.2 时间复杂度分析

4.1.3 算法问题描述

4.2 AOPAM算法改进策略

4.2.1 对转换矩阵求逆的改进

4.2.2 对项集支持度计数的改进

4.3 改进后算法描述

4.4 算法改进实验

4.4.1 实验环境

4.4.2 实验数据集

4.4.3 实验设计

4.5 实验结果与分析

4.6 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目

致谢