【摘 要】
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针对MASK算法的不足,将随机响应技术与关联规则挖掘算法相结合,提出一个多参数随机扰动算法—MRD算法。当以不同的随机参数对数据集进行处理时,可以实现对原始数据的干扰或隐
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（the Natural Science Foundalion of Heilongjiang Province of China under Grant No.FO310）,哈尔滨工程大学基础研究基金项目（No.HEUF04091）.
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针对MASK算法的不足,将随机响应技术与关联规则挖掘算法相结合,提出一个多参数随机扰动算法—MRD算法。当以不同的随机参数对数据集进行处理时,可以实现对原始数据的干扰或隐藏,解决了单一使用数据干扰策略和数据隐藏策略的缺陷,有效地提高了算法的隐私保护度。在此基础上,给出了在伪装后的数据集上生成频繁项集的挖掘算法。最后,通过具体实例验证,证明了当随机参数选择合适时,MRD算法的隐私性和准确性均优于原算法。
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