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将T检验思想引入隐私保护数据挖掘算法,提出基于影响度的隐私保护关联规则挖掘算法。将影响度作为关联规则生成准则,以减少冗余规则和不相关规则,提高挖掘效率;通过调整事务间敏感关联规则的项目,实现敏感规则隐藏。实验结果表明,该算法能使规则损失率和增加率降低到6%以下。
基于影响度的隐私保护关联规则挖掘算法
【摘 要】
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将T检验思想引入隐私保护数据挖掘算法,提出基于影响度的隐私保护关联规则挖掘算法。将影响度作为关联规则生成准则,以减少冗余规则和不相关规则,提高挖掘效率;通过调整事务
【机 构】
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广东海洋大学信息学院,中国农业大学信息与电气工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年11期
【基金项目】
：
国家星火计划基金资助项目（2007EA780068）, 广东省自然科学基金资助项目（7010116）, 广东省科技计划基金资助项目（2010B020315025）, 湛江市科技计划基金资助项目（2010C3113011）
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