面向社交网络隐私保护的数据挖掘方法研究

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针对社交网络大量隐私数据保护问题,提出基于有损分解保护隐私数据的策略。通过对数据进行有损分解和特征重构,对数据进行垂直分散存储;利用K匿名算法,对数据进行异构重组,进而实现了对社交网络隐私保护的关联规则数据挖掘。实验结果表明:有损分解隐私数据保护算法,能有效防止数据受到安全性威胁,并且不会造成挖掘准确性的损失。
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