【摘 要】
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针对频繁项目集挖掘结果直接发布可能会造成严重的个人隐私泄露,提出一种满足差分隐私的频繁项目集挖掘算法。为降低差分隐私的全局敏感度,根据候选项的覆盖分数和项集与事务
【机 构】
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贵州大学贵州省公共大数据重点实验室,贵州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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贵州省公共大数据重点实验室开放课题基金项目(2017001).
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针对频繁项目集挖掘结果直接发布可能会造成严重的个人隐私泄露,提出一种满足差分隐私的频繁项目集挖掘算法。为降低差分隐私的全局敏感度,根据候选项的覆盖分数和项集与事务距离两个指标,采用启发式截断算法进行事务截断,尽可能多地使截断后的事务保留原事务的频繁项信息。采用最大支持度估计策略生成候选项集,降低因事务截断和剪枝操作带来的误差。实验结果对比分析表明,提出算法满足差分隐私保护,挖掘的频繁项集具有较好的效用。
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