基于随机扰动的隐私保护算法研究

摘要

如何在数据挖掘的过程中保护私有信息,并且获得更为准确的挖掘结果成为数据挖掘领域中一个非常有意义的研究课题.在MASK(Mining Associations with Secrecy Constraints)算法的基础上提出了一种改进的基于随机扰动的隐私保护挖掘算法RPM(Random Perturbation MASK).相对于MASK算法,改进后的算法减少了对数据库的扫描次数,降低了MASK算法在计算数据支持度时的复杂度.实验证明RPM算法的运行效率得到了明显提高.