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题名面向隐私保护的频繁项集挖掘算法
被引量：6
- 1
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作者
蒋辰
杨庚
白云璐
马君梅
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机构
南京邮电大学计算机学院
江苏省大数据安全与智能处理重点实验室
南京中医药大学信息技术学院
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出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019年第4期73-81,共9页
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基金
国家自然科学基金[61572263
61502251]
江苏省自然科学基金面上项目[BK20161516]
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文摘
目前已有多种满足ε-差分隐私的频繁项集挖掘算法,但这些算法在处理高维数据集时难以兼顾安全性和效用性。针对该问题,文章提出一种面向隐私保护的频繁项集挖掘算法——TrunSuper。该算法先对事务数据集进行截断以降维,将事务中的项按支持度从大到小进行排序,剔除支持度较小的项,从而降低发布的频繁项集的支持度误差。文章证明了该算法在满足ε-差分隐私的同时具有较好的可用性,且在真实数据集上验证了算法的优越性。
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关键词
频繁项集挖掘
差分隐私
事务截断
拉普拉斯机制
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Keywords
frequent itemsets mining
differential privacy
transaction truncating
Laplace mechanism
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于差分隐私的数据流频繁项集发布
被引量：3
- 2
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作者
张鸿鸣
鲍晓涵
倪巍伟
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机构
江苏方天电力技术有限公司智能电网服务中心
东南大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第11期3051-3056,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61772131)。
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文摘
针对数据流频繁项集发布中的隐私保护问题,提出隐私保护数据流频繁项集发布方法DP_DFIM。设计自适应的w-动态滑动窗口协议,实现发布精度独立于w值;利用频繁项信息进行事务截断,引入负项概念,最大化保留事务中的频繁项集,降低截断误差;在此基础上,提出隐私保护数据流频繁项集发布方法DP_DFIM,兼顾数据流隐私和数据流频繁项集可用性。设计实验验证DP_DFIM算法发布的项集能在满足差分隐私的前提下保证项集及其计数的准确性。
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关键词
数据流发布
频繁项集发布
差分隐私
w-滑动窗口协议
事务截断
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Keywords
data stream publishing
frequent itemset publishing
differential privacy
w-sliding window protocol
transaction truncation
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于事务截断的差分隐私频繁模式挖掘算法
被引量：2
- 3
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作者
甘文勇
吴英杰
孙岚
王一蕾
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机构
福州大学数学与计算机科学学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第11期2583-2587,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61300026)资助
福建省自然科学基金项目(2014J01230)资助
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文摘
现有基于ε-差分隐私模型的频繁模式挖掘算法存在全局敏感度过高与挖掘结果可用性较低的不足.设计一个基于事务截断的差分隐私频繁模式挖掘算法.算法首先采用基于指数机制的事务截断思想,对长事务进行截断处理,以有效降低算法的全局敏感度,并在此基础上提出基于事务截断的差分隐私频繁模式挖掘算法,而后提出可用于扩充Apriori算法候选集的最小噪声支持度标准,以进一步提升挖掘结果的可用性.实验对本文算法的频繁模式挖掘结果与同类算法进行比较分析.实验结果表明,本文算法可在满足ε-差分隐私的前提下,保证挖掘结果具有较高的可用性.
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关键词
频繁模式挖掘
差分隐私
指数机制
事务截断
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Keywords
frequent pattern mining
differential privacy
exponential mechanism
transaction truncation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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