融合关联规则的地理大数据安全解析处理研究

摘要

随着地理信息应用的泛在性与在线性,地理数据呈现严重的动态非均匀特性,为了从数量庞大、类型复杂的地理数据中高效获取所需的价值信息,提出了融合关联规则的地理大数据安全解析方法.首先针对数据特征的尖锐边界问题,引入模糊理论对特征描述采取细粒度柔和分割,得到模糊项集,求解模糊关联规则对应的支持度与可信度,由此得到地理信息数据的量化特征.然后将输入的地理大数据根据时段做衰减处理,将各个时段的数据进行权重差异性计算,避免数据波动的干扰,同时提高对临界频繁项的识别效果.最后基于三角函数设计了脱密算法,通过迭代过程不断采取参数解算、样本点获取和中误差判断,直至满足指标要求,输出脱密恢复的结果数据.仿真结果表明,提出的模糊关联规则方法改善了数据特征尖锐边界的问题,能够有效提取出大量地理数据间的关联规则,同时保证良好的冗余度;另外,脱密算法具有良好的数据恢复能力,能够针对不同级别的用户,设置不同的扰动项,实现不同等级的数据隐私保护,有利于实现地理大数据的高效可用.