大规模数据集的频繁项集挖掘方法、装置、设备及介质

摘要

本发明适用信息技术领域，提供了一种大规模数据集的频繁项集挖掘方法、装置、设备及介质，该方法包括：估算样本容量，从大规模数据集中采集样本容量大小的样本数据集，挖掘样本数据集中的闭频繁项集并计算大规模数据集对应的最大长度约束，以生成大规模数据集对应的缩减数据集，通过缩减数据集构建大规模数据集的噪声FP‑Tree，将隐私预算平均分配给噪声FP‑Tree的每一层，通过噪声FP‑Tree和噪音阈值选出候选集合，通过几何机制噪音增加候选集合的隐私保护，再从候选集合中选出预预设数量个频繁项集，从而减小了大规模数据集频繁项集挖掘的计算强度，保证了数据挖掘的隐私性，同时降低了全局敏感度、提高了数据和挖掘结果的可用性。