基于FP-Tree重构事务数据集的关联规则隐藏

摘要：

随着数据挖掘技术和机器学习算法的进步,隐私保护问题越来越受到人们的重视.关联规则隐藏属于隐私保护中的知识隐藏.提出了一种基于FP-Tree重构事务数据集的关联规则隐藏算法,通过采用模式添加和模式删除的方法对FP-Tree的结构进行调整,再由调整过的FP-Tree反向重构事务数据集进行发布,从而实现对敏感关联规则的隐藏.

关键词： 事务数据集 关联规则隐藏 隐私保护 反向频繁项集挖掘 数据集重构 机器学习

作者: 阎玮 柏文阳 张剡

作者单位: 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京 210093 南京大学计算机科学与技术系 南京 210093

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 62-67

在线出版日期: 2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）