多关系关联规则挖掘中的隐私保护
Web挖掘中公民隐私权保护解决方案探讨
（ 华南理 工大 学经济与 贸 易学院 电子商务 系，广 东广州 ５ ０ ０ ） １０ ６
摘 要 ：随着我 国互联 网的高速 发展 ，数据挖掘技术 尤其是 Ｗｅ 掘作 为企业搜 寻商业信 息为客户提供 个性化服 ｂ挖 务的重要手段 ，不可避免地 触到隐私保护这块 “ 区” 雷 。隐私权保 护在 网络环境下既是 法律界 同时也是 电子 商务
形 式 的 研 究 ，探 讨 了隐 私保 护 面 临 的 挑 战 ，提 出 了 隐私 权 保 护 的 解 决 方 案 框 架 。
关键词 ：ｗ ｂ挖掘 ；隐私权 ；个人 数据 ；解决方案 ｅ 中图分类号 ：Ｇ ０ Ｆ ６ ． ２ ２： Ｄ ２５ 文献标识 ２ ４ — １１— ５ ０ ０— ６５ ２ １ ）０ ０ ５ ０
２２ 第 期 ０年 ４
ｓ ｄ熏 ｝｛ ｍ Ｒ。ｈ 。 涩 。 。 ｉ Ｔ 。 ｅ 。
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ７９ ．０ ２ ０ ．３ ｏ：０ ３ ６／．ｓ ． ００— ６ ５ ２ １ ．４ ０ ８ ｓ
Ｗｅ 挖掘 中公 民隐私权保 护解决方案探讨 ｂ
收 稿 日期 ：２ １ ０ １—１ ０ 。修 回 日期 ：２ １ ０ —０ １— ８ ０ ２— １ ５
发 展潜 力 ，这部 分 人 口的 隐私 权 保 护 问 题 已成 为人 们 关注 的 热点 ，也 给 司法 领 域 的研 究 和 实践 带 来 了 问题和挑 战。以中国互联 网络信 息 中心 （ Ｎ Ｉ ） Ｃ Ｎ Ｃ ２０ ０９年 ３月 ２ ５日发布的 （ ０８ 中国网民信息网 ２０ 年 络安全状况研究报告》 为例 ，报告显示 ，近八 成的 网民对于在网上提供个人信息安全有着不同程 度的 担 忧 。近 年来 借 助 于 “ 肉搜 索 ” （ｎｅｎｔｍ ｓ 人 Ｉｔ ｅ ａｓ ｒ ｈ ｎｉｇ 的 “ ｕｔ ） ｎ 网络通 缉 令 ” 事 件 、奇 虎 ３０与 腾讯 ６ Ｑ Ｑ之 间 “ 窥 隐 私 、谁 是 流 氓 ” 的对 战 风 波 、微 谁 博拍照打拐 “ 随手拍照解救乞讨儿童” 与儿童隐私 权等诸多频频发生 的事件 ，无不说 明我 国的信息化 建设和电子商务发展正面临信息环境治理的挑战和 新课题 ，ｗ ｂ挖掘如何避开 隐私权这个雷 区值得探 ｅ 讨 。公 民个人上网数 据 中大量涉及 隐私 ，个人 隐私 权保 护将是 ｗ ｂ挖掘 在未来发 展面 临的最根 本 的 ｅ 挑战。
一种简单的基于隐私保护的关联规则挖掘方法
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｏ ｄ ｒ ｔ ｒ ｉｅ ｈ ｌｖ ｌ ｆ ｐ ｏ ｅ ｔ ｎ ｏ ａ ａ ｐ ｖ ｃ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｕ ｔ ， ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｆ ｃｉ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｎ ｒ ｅ ｏ ａｓ ｔ ｅ ｅ ｅ ｏ ｒ ｔｃｉ ｆ ｄ ｔ ｒ ａ ｙ ｎ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｆ ｍｉ ｉ ｇ ｒ ｓ ｌ ｗｅ ｒｐ ｓ ｎ ｅｆ ｔ ｏ ｉ ｓ ｅ ｖ ｐ ｖ ｃ ｐ ｅ ｅ ｖ ｎ ｍｅ ｈ ｄ Ｔ ｅ ｉ ｒ ａ ｙ ｒｓｒｉｇ ｔ ｏ ． ｈ ｍｉ ｉ ｍ ｓ ｐ ｏ ａ ｄ ｏ ｆ ｅ ｃ ｓ ｏ ｌ ｂ ｇｖ ｎ ｎ ｓｏ ｉ ｔ ｎ ｍｉ ｉ ｇ ａ ａｎ ｔ ｈ ｓ ａ ｉ ｌ ｎ ｍｕ ｕ ｐ ￣ ｎ ｃ ｎ ｉ ｎ ｅ ｈ ｕ ｄ ｅ ｉｅ ｉ ａ ｓ ｃ ａｉ ｓ ｄ ｏ ｎｎ ，ｇ ｉｓ ｔｉ ， ｓ ｍｐ ｅ ｔ ｎ ａ ｔ ｎ ｈ ｎ ｌ ｇ ｒ ｓ ｃｉ ｓ ａ ｄｉ ｍｅｈ ｄ ａ ｅ ｎ ｇ ｖ ｎ Ｗｅ ａ ｈ ｄ ｈ ａ ｓ ｃａ ｉｎ ｗ ｉｈ ｏ ｔ ｉ ｓ ｎ ｉ ｖ ｔｍｓ ｂ ｔ ｅ ａ ｏ ｎ ｔ ｏ ｈ ｓ ｂ ｅ ｉ ｅ ． ｃ ｎ ｉｅ ｔ ｅ ｓ ｏ ｉｔ ｓ ｈ ｃ ｃ ｎ ａｎ ｅ ｓ ｉｅ ｉｅ ｙ ｈ ｗａ ｆ ｄ ａ ｉ ｇ ｏ ｔ ｙ ｏ ｅｌ ｎ ｗ ｔ ｔ ｎ ａ ｔ ｎ ． ｅ ｒ ｔ ａ ａ ａｙ ｉ ｎ ｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｔ ｉ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｅ ｏ ｔ ｎ ａ ｔ ｎ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ａ ｇ ｏ ｉ ｈ ｒ ｓｃｉ ｓ ａ ｏ Ｔ ｏ ｅ ｉ ｌ ｎ ｌ ｓｓ ｈ ｃ ａ ｄ ｘ ｅ ｉ ｍｅ ｔｌ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｈ ｓ ｓ ｔ ｏ ｂ ｓ ｄ ｎ ｒ ｓ ｃ ｉ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｈ ｓ ｏ ｄ ａ ｏ ｐ ｖ ｃ ｓｍｐ ｉｉ ｎ ｐ ｌ ａ ｉ ｔ． ｉ ｒ ａ ｙ，ｉ ｌ ｔ ａ ｄ ａ ｐ ｉ ｂ ｌ ｙ ｃｙ ｃ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｖ ｃ ｒ ｓ ｒｉ ｇ； ｓｏ ｉ ｔ ｎ ｒ ｌｓ ｓ ｎ ｉ ｖ ｔｍ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ａ ｙ ｐ ｅ ｅ ｖ ｎ ａ ｓ ｃａｉ ｕ ｅ ； ｅ ｓｔ ｅ ｉ ｉ ｏ ｉ ｅ
数据挖掘领域的信息安全问题——隐私保护技术浅析
和 挖 掘 过 程 中确 保 隐 私 和 信 息 安 全 变 得 非 常 迫 切 。
－Ｉ ｎ ． ＝‘Ｅ ＯＵ 】 ． Ｏ≥ － Ｚ ｜ ＝ － 《 ． Ｉ’ －
维普资讯
■ 学 ・ 术ｌ 用 术 术 技 实 技
数 据挖掘领域 的
— —
隐 私 保 护
摘
要 随着数据挖掘技 术的发展 ，隐私保护 问题被 引入喜 ｌ
利 用数 据
一
，Байду номын сангаас
不 侵 犯 隐 私 ， 对 于 敏 感 的 数 据 例 如 身 份 证 号 、姓 名 、地
址 等 必 须 在 原 始数 据 库 中 进 行 修 正 和 整理 ；第 二 、对 于 采 用 数 据 挖 掘 算 法 从数 据 库 中挖 掘 出来 的 侵 犯 隐 私 的 信 息 也 必 须
被排斥。
（ ）保护 隐私的原则 ２
当今 国 际 上 一 系列 关 于 信 息 隐 私 权 保 护 的政 府 报 告 、 行 为 指 引 与 示 范 法 当 中 阐述 了 若 干 已 被 普 遍 遵 守 的核 心 原 则 ，
隐私权 和隐私保护
隐 私 权 的 概 念 最 早 在 ｌ ９ 年 由 美 国 人 沃伦 和 布 兰 戴 斯 提 ０ ８ 出来 ，直 到 ｌ ７ 年 美 国 才 正 式 制 定 了 《 私 权 法 》 ， 令其 在 ９４ 隐 保 护 隐 私 的 意 识 与 采 取 措 施 方 面 都 走 在 了 世 界 前 列 。 ｌ ９ 年 ９５ ｌ ，欧 盟 通 过 了 个 人 数 据 保 护 指 令 ） ０月 ），规 定 欧 盟 各 国 必 须根 据 该 指 令 调 整 或 制 定 本 国 的 个 人 数 据 保 护 法 。 在 数 据 挖
一种隐私保护关联规则挖掘的混合算法
・
１０ １ ８・
计 算 机 应 用 研 究 的行矩 阵。
第２ ９卷
行 干扰 而不是对单个属性独立干扰 ， 能够保 持属性 之间的相关 性， 提高挖掘精度 。
证 明 设 Ｃ（ ） ，是项集 置（ ≤ ≤ｍ） １ 在原 始数据集 中的 支持数 ， ） ｃ （ 是项集 （ ≤ ≤ｍ） ， １ 在干扰后 的数据 集 中的支 持 数的数 目。根据数据 干扰方法 ， 项集 变为 中的另一个 项集 置 的概率为矩 阵 中的元 素 ％的值 ， 么所有 变换 那
随机干扰方法 的特点是挖 掘效 率高 ， 但挖掘精度较低 。 以上方法都不 能有效 地平衡挖掘效率与精度 ， 时需要 折 有
中隐私来获取挖 掘结果 。为此 ， 文提 出基 于 Ｓ 本 ＭＣ与随机 干扰相结合 的隐私保护 关联规则 挖掘 （ ｒ ａｙｐｅｅｖ ｇａｓ— ｐ ｖｃ—ｒｓｒｉ ｓｏ ｉ ｎ
第２ 卷 第３ ９ 期
２１ ０ ２年 ３月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ａｉ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｏ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ３ １２ ． Ｍａ ． ２ ２ ｒ ０１
一
种 隐私 保 护关 联 规 则挖 掘 的混 合 算 法
（ ０ ９２ ７ １０ ５ ； ２０ ３２ １０ ０ ） 江苏大学高级人才启动基金 资助项 目（ ９Ｄ ０ １ ０ＪＧ ４ ）
随机正交变换法在隐私保持关联规则挖掘中的应用
产 ｄ蛐
随着 信息技 术 ， 别 是 网 络 技术 、 特 数据 库 技 术 和 通过使 用 “ 未知 值 ” 来代 替部 分敏 感 的原始 数据 ］使 ， 得 敏感 规 则不被 发 现 的方 法 。罗永 龙 等 人 在 随 机 响
业 高性 能处 理器技 术 的 飞 速发 展 ， 海量 数 据 的收 集 、 管
理和分 析变 得越 来 越 方便 。包 括 关联 规 则 挖 掘 在 内
的 各 种 数 据 挖 掘 技 术 ， 是 在 一 些 深 层 次 的 应 用 中 发 更
应 技术 的基 础上 ， 出了对数 据进 行伪 装 的方法 并设 提 计 了在 伪装 的数 据 集 上 进 行挖 掘 的算 法 【 。黄毅 群 ９ ］
用一 从 运 并 科 种 不 依 赖 具 体 数 据 的 随机 正 交 变换 方 法 ， 而 解 决 了在 数 据 集容 量很 大 的 情 况 下 ， 算 量 大 的 问 题 ， 使 用 传 统 隐
Ｔ 私 保 护 度 评 价 方 法与 正 交 变换 的 方 向 隐 私 保 护 度 相 结 合 的 方 法 评 价 变换 的 隐私 保 护 度 ， 而 使 得 结 果 更 符 合 实 际 情 进
究 成 果 。
随机 正交 变换 方 法对原 始 数据进 行 处理 ， 该方 法 一种 不依 赖 于具体 数 据 ， 且可 以很 好 的应用 于大 规模 数 并 据集 中。
ｌ 相 关 概 念 与 问题 描 述
１ １ 问题 描 述 ．
假 设 给定 的数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ据 集 Ｄ 包 含 ｎ个 属 性 ， 别 记 作 分 Ａ ， ， ， ， Ａ。 … Ａ 且 Ａ （ 一 １ ２ … ， ） 的 值 域 为 ｉ ，， ｎ ｄ ｍ（ ｏ Ａ ）。Ｄ中 的每个 样 本 用一 个 ｎ维 特 征 向量 Ｘ
基于数据挖掘的关联规则挖掘算法及其应用
基于数据挖掘的关联规则挖掘算法及其应用关联规则挖掘算法及其应用数据挖掘技术是指对大量的数据进行分析，探索数据之间的关系，从而发现有用的信息的过程，通常由数据预处理、数据挖掘、数据后处理三个步骤组成。
其目的是使数据转化为有用的知识，为决策提供支持。
关联规则挖掘算法是数据挖掘领域中的一种重要技术，应用广泛。
关联规则挖掘算法的基本思想是通过分析数据中的相关项集，挖掘出不同项集之间的关联规则，从而发现相关性或相关规律。
例如，在超市购物时，如果顾客购买了牛奶和面包，可以推断出顾客还需要购买黄油，这便是关联规则挖掘的应用之一。
关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法主要有Apriori算法、FP-Growth算法、ECLAT算法等。
Apriori算法是最为经典的关联规则挖掘算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，即频繁出现的项集表示高频的模式。
其基本思想是通过寻找频繁项集来发现高度关联的集合，然后将它们转换成关联规则。
算法需要多次扫描数据集，通过迭代计算候选项集的支持度，将支持度超过阈值的项集作为频繁项集。
FP-Growth算法是近年来发展的一种高效的挖掘算法。
它将数据集压缩成一棵频繁模式树，以减少数据集的扫描次数。
该算法使用一种“不生成候选项集”的方法，即直接利用频繁项集在树中的结构，而不产生候选项集。
在以此方式从数据集中提取出频繁项集后，可以应用关联规则生成的方法发掘规则。
ECLAT算法是另一种常见的关联规则挖掘算法，也是一种基于频繁项集的算法。
该算法使用一种垂直数据存储的技术来管理数据集。
在这种存储方式下，每个项集用一个数组表示，数组中的每个元素代表一个事务，以便在寻找频繁项集时对每个项进行计数，以发现其支持度。
应用实例关联规则挖掘算法广泛应用于各行各业，如市场营销、网站推荐、医疗决策等领域。
下面介绍一些实际应用的例子。
在市场营销方面，关联规则挖掘算法可以用于预测顾客可能购买的商品，为企业定制个性化的广告宣传方案。
分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法
第３ ２卷 第 ｌ 期 ３
Ｖ Ｌ２ ｏ ３
・
计
算 机
工
程
２ ０ 年 ７月 ０６
Ｊ ｌ ０ ６ ｕｙ２ ０
№
ｌ ３
Ｃｏｍｐｕｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒ ｎｇ ｅ ｉ ｅｉ
博士论文 ・
文 编 ： ｏ 一 ４ （０）－ｏ ２ ０ 章 号 ｌ ｏ ３ ８０ ｌ＿０ － ３ 文 标 码： ０ ２ ２ ６ ３ Ｊｌ 一 ＿ 献 识 Ａ
Ｐｒｖ ｃ ｒ ｓ ｒ ｉ ｇ Ｄｉｔ ｉ ｕ ｅ ｔ ｉ ｉ ｇＡｓ ｏ ｉ ｔｏ ｌ ｓｏ ｉ ａ ｙ Ｐ ｅ ｅ ｖ ｎ ｓｒ ｂ ｔ ｄ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎ ｓ ｃａ ｉ ｎ Ｒｕ ｅ ｆ
Ｆｒ ｑ ｅ ｔ ｔ ｍ ｓ ｔ ｅ ｎ ｅ ｅｓ ｕ Ｉ
ＨＵＡＮＧ ｑ ｎ ＬＵ ｅ ｇ ｌ ｇ ＨＵ ｐｉ ｇ ＬＩＲｕ ｘ ａ Ｙｉ ｕ ， Ｚｈ ｎ ｄ ｎ ， Ｈｅ ｎ ， ｉ ｕ ｎ
公众反 对将过 去分 散在各 辖区 内的户籍 信息进行 全 国性 汇 总。 在美 国， 为了防止有关机密信息 的泄露 ， 国会 引入 了“ ０ ３ ２ ０ 年度暂停数据挖掘法案” 该法案将会禁止美 国国防部对数据 ，
挖掘进行研 究和开 发；除 此之外 ，所有美国的政 府机构在开 展数据挖掘项 目之前都必须 向国会通报其保护隐私的措施 。 然 而，大部分 的私人信息仍然存放在各种组织和政府机 构 之中，对 数据挖掘 的限制仅仅阻止 了数据的进一步集中， 却妨碍 了用于正 当 目的的数据挖掘任务 ，如研究流行性 疾病 的模 式、进行 多国合作等 。因此 ，未来数据挖掘的焦 点之 一 将 是考 虑隐私保护 问题 。 Ｊ 由于数据挖掘算法需要精确的数据 ，而数据 的隐私性却 要 求对确切 的数据进行保密 ，因此隐私与数据挖掘就成为一 对矛盾 。分布式环境下如何能够既在不共享精确 数据 ，又获 取 准确 的数据关系就成为保持隐私的数据挖掘的首要任务 。
社交网络中的隐私保护技术综述
社交网络中的隐私保护技术综述近年来，随着社交网络的普及，人们愈发关注自己的隐私和信息安全。
社交网络，作为一种新型的交流工具，虽然大大方便了人们的日常生活，但也引发了众多的安全问题和隐私泄露事件。
因此，针对社交网络中的隐私保护问题，隐私保护技术应运而生。
本文将从社交网络的隐私泄露现状入手，着重介绍当前常见的社交网络隐私保护技术及其应用。
一、社交网络中的隐私泄露现状社交网络中的隐私泄露现状日益严峻，很多用户的个人信息、聊天记录等隐私都遭到了泄露。
如2019年4月，Facebook发生了580万用户账号的泄露事件，其中包含了用户的密码和其他个人信息。
随着社交网络的普及，隐私泄露事件已经成为了不可避免的问题。
如何保护用户隐私成为了亟待解决的问题。
二、社交网络隐私保护技术1.匿名保护技术匿名保护技术是指在社交网络中采用各种手段，使个人信息得以匿名化。
通过匿名保护技术，用户的真实身份得以隐藏，有效保护了用户的隐私。
匿名保护技术主要包括匿名通信，匿名浏览等。
匿名通信采用密文通信的方式，确保了用户的通信内容不被第三方截获。
匿名浏览采用了代理服务器的方式，将用户的请求转发到代理服务器上，代理服务器再将结果返回给用户，使得用户的真实IP地址得以隐藏。
2.差分隐私保护技术差分隐私保护技术是指在数据处理过程中，对于特定的查询或分析，不会泄露个人隐私信息，同时又能保证数据的有效性。
差分隐私保护技术主要通过加入随机噪声、数据扰动等方式实现。
具体来说，将用户的数据添加一些特定的噪声，对用户的隐私形成保护，同时又能保证数据可用。
3.加密保护技术加密保护技术是指采用各种加密方式对用户的数据进行保护，确保用户数据只能被授权的用户访问。
采用加密保护技术，可以有效避免用户信息被第三方获取的风险，保证了用户的数据安全。
加密保护技术主要包括对称加密和非对称加密等。
4.数据处理技术数据处理技术是指在处理用户数据的过程中，采用巧妙的算法以及数据挖掘技术对数据进行处理和分析。
关联规则挖掘方法的研究及应用
关联规则挖掘方法的研究及应用一、本文概述本文旨在深入研究关联规则挖掘方法，探索其在不同领域的应用价值。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。
本文首先将对关联规则挖掘的基本概念、原理和方法进行详细的介绍和梳理，为后续的应用研究提供理论基础。
接着，本文将重点探讨关联规则挖掘在多个领域的应用。
这些领域包括但不限于零售业、电子商务、医疗保健、社交网络分析等。
在这些领域中，关联规则挖掘可以帮助我们理解客户行为、优化产品组合、预测疾病趋势、分析社交网络结构等，具有重要的实际应用价值。
本文还将对关联规则挖掘方法的优化和改进进行探讨。
尽管关联规则挖掘已经取得了一些重要的成果，但在处理大规模、高维度、复杂数据集时，仍然存在一些挑战。
因此，我们需要不断探索新的算法和技术，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。
本文将总结关联规则挖掘方法的研究现状和未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究，我们希望能够为关联规则挖掘的应用提供更多的思路和方法，推动其在更多领域发挥更大的作用。
二、关联规则挖掘方法理论基础关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。
这些关系通常表现为形如“如果购买了A，则很可能也会购买B”的关联规则。
关联规则挖掘方法理论基础主要涉及到频繁项集和关联规则的产生，以及它们之间的度量指标——支持度和置信度。
我们需要明确什么是频繁项集。
在给定的事务数据库中，如果某个项集出现的频率高于用户设定的最小支持度阈值，那么这个项集就被称为频繁项集。
最小支持度阈值是用户根据实际需求设定的一个参数，它决定了项集被认为是“频繁”的最低标准。
在确定了频繁项集之后，我们可以进一步生成关联规则。
关联规则是一种形如“A -> B”的蕴含关系，其中A和B都是项集。
一个关联规则是否成立，取决于它的支持度和置信度是否满足用户设定的阈值。
大数据分析中的关联规则挖掘技术
大数据分析中的关联规则挖掘技术大数据分析已经成为当今社会中重要的技术趋势之一。
大数据的产生带来了海量的信息，如何从这些数据中挖掘出有价值的知识，成为了数据分析的关键问题。
关联规则挖掘技术在大数据分析中扮演着重要的角色。
本文将介绍大数据分析中的关联规则挖掘技术，并探讨其在不同领域的应用。
一、关联规则挖掘的概念和原理关联规则挖掘是一种寻找事物之间相关性的数据挖掘技术。
它通过发现数据集中项之间的频繁出现关系，来推断出它们之间的关联规则。
关联规则通常以“If-Then”的形式表示，例如：“如果购买了牛奶，那么购买面包的概率很高”。
关联规则挖掘的原理基于项集的频繁性和置信度的概念。
频繁项集是指在数据样本中频繁出现的一组项，而置信度是指规则的可靠程度。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
二、关联规则挖掘技术的应用领域1. 零售业关联规则挖掘在零售业中有着广泛的应用。
通过挖掘顾客的购物习惯和偏好，零售商可以根据关联规则设计营销策略，提高销售额。
例如，通过发现购买尿布和啤酒的关联规则，超市可以将它们放在相邻的位置，促进销售。
2. 电子商务在电子商务中，关联规则挖掘可以帮助网站提供个性化的推荐服务。
通过分析用户的历史购买记录，挖掘出项之间的关联规则，网站可以向用户推荐他们可能感兴趣的产品，提高用户体验和销售转化率。
3. 医疗保健关联规则挖掘可以应用于医疗保健领域，帮助医生和医疗机构做出更准确的诊断和治疗决策。
通过挖掘大量的病例数据，可以发现患者症状和疾病之间的关联规则，为医生提供参考。
4. 金融行业在金融行业中，关联规则挖掘可以用于欺诈检测和风险管理。
通过分析用户的交易记录和行为模式，可以挖掘出与欺诈有关的关联规则，及时发现异常交易行为并采取措施。
三、挖掘关联规则的挑战和问题尽管关联规则挖掘技术在大数据分析中具有广泛的应用，但也面临着一些挑战和问题。
首先，大数据的规模和复杂性带来了计算上的挑战，需要高效的算法和处理方法。
基于隐私保护的关联规则挖掘研究
可能涉及到隐私信息的泄露问题， 因此 ， 为了保证原
始数 据内容 和分析结果 的隐秘 性 ， 对公 开数据 内容采 取保护 是必要 的。
数 据 挖 掘 对 数 据 库 安 全 所 造 成 的影 响 首 先 由
将 其传送 至分析 单位 。 分析单位 针对 转换后 交易数据 库进行关 联规则挖 掘 ， 待挖 掘完成后 即传 回数 据给 传 送方 。最 后 ， 据传送 方通过 回推程 序对 所接 收 的挖 数
掘结 果进行 转换 ， 得到 正确 的关 联规则 。
维普资讯
实践ｓ经验
基铲 稼 国
林 海 萍
（ 东商学 院信息 学院 ， 广 广州 ５０２ ） １３０
摘 要 ： 于 现 行 数 据 隐 私 问 题 日益 严 重 ， 何 防 止 数 据 挖 掘 过 程 中 隐 私 信 息 的 泄 漏 ， 一 个 重 要 的 鉴 如 是
研 究议题 。针 对 关联规 则挖掘技 术 ， 从数据 挖掘 资源共 享方面探讨 隐私信 息的保 护。 出数据 提 汇总概 念的保 护机削 ． 将欲公 开的 内蓉隐 藏到 汇总 内容 中。此机削 不仅确保 公 开 内容 的隐私 ， 还 可以从 汇总 内容 中获取 有 用信 息 ． 而在 隐私保 护和 知识获取 问取得 平衡 。 从
＾
的安 全需 求 ， 设计 一 个具有 隐 私保 总 源 共享数 据挖 掘 ” 缺乏挖掘 资源 的企业在 公开 第 护 的关 联规则 挖掘机制 原始 数据 内容进行 保护 对
五 处理 ． 再将 已处理 的内容公 开给其他 单位进 行数据 分 五 析 。通过使 用保护机 制 ． 缺乏挖 掘资 源的单位 不仅 能
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法解析随着医疗领域数据的不断增长和电子健康记录系统的普及，医疗数据挖掘成为了医疗领域中一个重要的研究方向。
其中，关联规则分析算法是医疗数据挖掘中常用的一种技术手段，它可以帮助医疗机构发现潜在的疾病关联、药物相互作用等信息。
关联规则分析算法是从大规模数据集中寻找频繁项集，并根据频繁项集构建关联规则的一种数据挖掘方法。
在医疗数据挖掘中，关联规则分析算法可以用于探索患者疾病的相关因素、研究疾病之间的相互关系、预测患者的疾病风险等。
关联规则分析算法主要包括两个步骤：频繁项集挖掘和关联规则生成。
频繁项集指的是在给定的数据集中，经常一起出现的物品的集合。
频繁项集挖掘的目标是找出数据集中的所有频繁项集。
关联规则是基于频繁项集生成的，它表示物品之间的关联关系，包括前项和后项，并定义了一个可信度度量。
在医疗数据挖掘中，关联规则分析算法通常使用的是Apriori算法。
Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，它基于一条核心原则：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。
Apriori算法的基本思想是通过扫描数据集多次来发现频繁项集。
它从项集中找出频繁1项集（每个项单独为一个频繁项集），然后通过组合频繁k-1项集生成候选k项集，再判断候选项集是否频繁。
通过不断迭代的方式，找出所有的频繁项集。
关联规则的生成是在频繁项集基础上进行的。
在Apriori算法中，关联规则的生成可以是基于置信度或者基于支持度来进行筛选。
置信度是指当前规则的前项发生时，后项也发生的概率，而支持度是指规则的前项和后项同时出现的频率。
根据具体的需求，可以使用不同的度量标准来筛选关联规则。
医疗数据挖掘中的关联规则分析算法可以用于多个场景。
例如，疾病关联分析可以帮助医疗机构发现潜在的疾病之间的联系，可以用于疾病预测和预防措施的制定。
药物相互作用分析可以帮助医生和药师评估患者的用药安全性，减少药物的不良反应。
患者健康风险评估可以通过关联规则分析算法挖掘出与特定疾病相关的风险因素，从而提供个性化的预防措施。
云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘研究
云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘研究随着云计算的广泛应用，越来越多的数据被存储在云服务器上。
为了更好地管理和利用这些海量数据，频繁项集挖掘和关联规则挖掘成为了云计算领域中的研究热点。
本文将对云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘进行详细分析和研究。
一、云计算中的频繁项集挖掘频繁项集挖掘是从大规模数据集中发现频繁出现的集合的过程。
在云计算环境下，频繁项集挖掘具有以下挑战和问题：1. 数据规模大：云计算环境中的数据集往往非常庞大，包含着海量的数据。
传统的频繁项集挖掘算法无法高效地处理大数据集。
2. 数据分布式存储：云计算环境中，数据存储在不同的服务器上，需要设计分布式算法来处理数据的并行计算和通信。
3. 隐私保护：云服务器存储了大量的用户数据，用户希望在频繁项集挖掘的过程中保护其数据的隐私。
研究者们提出了一系列针对云计算环境的频繁项集挖掘算法，以应对上述挑战。
这些算法通常采用分布式计算模型，通过将数据划分到不同的服务器上并行计算来加快挖掘速度。
此外，为了保护数据隐私，差分隐私等隐私保护技术也被引入到频繁项集挖掘中，确保用户的数据不会被泄露。
二、云计算中的关联规则挖掘关联规则挖掘是从数据集中发现项集之间的关联关系的过程。
在云计算环境下，关联规则挖掘也面临一些独特的挑战和问题：1. 多维数据关联：云计算环境中的数据往往是多维的，传统的关联规则挖掘算法无法有效处理多维数据。
2. 数据存储分布式：同频繁项集挖掘一样，云计算中的数据存储在不同服务器上，需要设计分布式算法来实现并行计算和通信。
3. 数据更新频繁：云计算环境中的数据是动态变化的，需要实时进行关联规则挖掘和更新。
针对上述挑战，研究者们提出了一些云计算环境下的关联规则挖掘算法。
这些算法通常采用多维关联规则挖掘算法，可以同时挖掘多个维度之间的关联关系。
同时，分布式计算和通信技术也被应用于关联规则挖掘中，使得算法能够高效地处理分布式存储的数据。
三、云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘的应用云计算中频繁项集挖掘与关联规则挖掘算法可以应用于多个领域，以下是一些应用案例：1. 电子商务：通过挖掘用户的购买记录和浏览记录，可以发现用户的购买偏好和商品间的关联关系，从而实现个性化推荐。
数据分析知识：数据分析中的关联规则挖掘
数据分析知识：数据分析中的关联规则挖掘关联规则挖掘是数据分析领域中的一项重要技术。
它主要用于挖掘数据集中的相关性关系，从而发现隐藏在数据中的规律和模式。
在实际应用中，关联规则挖掘被广泛应用于市场营销、电子商务、金融风险控制等领域。
一、什么是关联规则挖掘关联规则挖掘是指在一个数据集中挖掘出不同数据之间的相关性并发现它们的规律和模式，从而获得有价值的业务洞见的过程。
一个典型的关联规则挖掘过程包括两个步骤：支持度和置信度。
支持度是指在所有交易中的某个商品或商品组合出现的次数。
置信度是指当某个商品出现时，另外一个商品也会同时出现的可能性。
二、关联规则挖掘的原理关联规则挖掘技术的原理主要基于频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中出现次数较多的项，而关联规则指出多个项之间的相关性。
频繁项集和关联规则的发现可以帮助我们理解数据中的关系和模式，并帮助我们做出更好的决策。
三、关联规则挖掘的步骤关联规则挖掘的过程主要分为以下几个步骤：1、数据预处理。
包括数据清洗和特征选择等。
在此过程中，我们需要删除数据集中的错误数据并对数据进行转换和缩放。
2、将数据转换为事务型数据集。
在此过程中，我们需要将数据集转换为一个包含事务的数据集。
事务是指一个包含多个对象的集合，每个对象有一个唯一的标识符。
3、提取频繁项集。
在此过程中，我们需要识别出数据集中所有频繁项集。
频繁项集是指在一个数据集中出现频次较高的项。
4、生成关联规则。
在此过程中，我们需要识别出数据集中的所有关联规则。
关联规则是指两个或多个项之间的关系。
5、评估规则。
在此过程中，我们需要评估各个关联规则之间的强度，并筛选出最有价值的规则。
我们可以使用置信度和支持度等指标来评估关联规则的强度。
四、关联规则挖掘的应用关联规则挖掘技术在市场营销、电子商务、金融风险控制等领域发挥着重要的作用。
1、市场营销。
在市场营销中，我们可以使用关联规则挖掘技术来发现不同产品之间的相关性。
这有助于我们提高销售额，增加利润，并了解客户需求。
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法在当今信息爆炸的时代，随着数据规模的不断增加，数据挖掘技术越来越受到重视。
数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业和机构更好地理解其数据，发现其中的规律和模式，并据此做出合理的决策。
在数据挖掘中，关联规则与频繁项集挖掘算法是两个重要的技术，本文将对它们进行详细介绍。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据中的关联关系。
关联规则通常用来描述数据之间的相关性，并找出一些隐藏的规律和关系。
它可以被应用于很多领域，例如市场营销、医疗诊断、天气预测等。
一个典型的关联规则可以表示为“A→B”，意思是当事件A发生时，事件B也会发生。
其中A和B可以是单个项或者项集。
1.找出频繁项集在关联规则挖掘中，首先需要找出频繁项集。
频繁项集是指经常出现在一起的一组项的集合。
找出频繁项集有多种算法，其中最著名的是Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于候选集生成的方法，它通过不断迭代的方式来找出频繁项集。
而FP-growth 算法则是一种基于数据压缩的方法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
2.计算关联规则在找出频繁项集之后，接下来需要计算关联规则。
计算关联规则的方法通常有两种，一种是基于支持度和置信度的方法，另一种是基于卡方检验的方法。
支持度是指一个项集在数据集中出现的频率，而置信度是指如果项集A出现，则项集B也出现的概率。
通过对支持度和置信度的限定，可以筛选出符合要求的关联规则。
3.应用关联规则找出关联规则之后，可以将其应用于实际业务中。
例如在市场营销中，可以根据关联规则来设计促销活动；在医疗诊断中，可以根据关联规则来发现疾病的潜在因素。
因此，关联规则在实际应用中具有广泛的价值。
二、频繁项集挖掘算法频繁项集挖掘算法是数据挖掘中的一种重要技术，它用来找出在数据集中频繁出现的项集。
基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法
・
４２・ ８
辽 宁 科 技 大 学 学 报
ｃ ｘ— ）一 Ｉ ／ Ｉ （ Ｕ ｙＩ ｌ Ｘ ｚ
第 ３ 卷 ３
定 义 ４ 如果项 集满 足最 小 支持度 Ｓｉ 即项 集 出 现次 数 大 于 或等 于 ， 则 称为 频繁项 集 。反之 ， 非频 繁项集 。 为
Ａｐ ｉｒ算 法进 行 了改进 。 ｒ ｉ ｏ
１ 基 本 概 念
关 联规 则挖 掘是 用 以发现 大量 数据 中项 集之 间相 关联 系 的 ， 及到 的概 念如 下 。 涉 定义 １ 项、 项集 包含 表 的非 主键 和 外 键 属性 的每 个 不 同取值 称 为一 个 项 （Ｉｅ ， 为 属 性值 ｔｍ） 记 对： 属性 等 于取值 ， 用 唯一 的表示 符表 示 。 由多个项 构成 的集 合称 为项 集 。 或
到 了 隐藏 包含 敏 感 规 则 的 目的 。
关 键 词 ： 规则 ； 关联 隐私保护 ； 挖掘算 法
中图分 类号 ： Ｐ １ 文 献标 识码 ： 文章 编 号 ：６４１４（０００—４１ ４ Ｔ ３１ Ａ １７—０８２ １）５ ８— ０ ０ 随 着计 算 机技术 和网络 信息 技术 的发 展 ， 据 收集 越 来 越方 便 。同时 ， 感 数 据 的收 集 、 构 的合 数 敏 机 作 以及跨 国公 司 的经营 运作也 给 数据挖 掘 提 出了新 的挑 战 。然而 ， 与信 息量 剧增 形成 对 比的是 ， 人们 对
Ａｐ ｉｒ算 法 的基 础上 ， 出一种 高效 的关 系 数据 库 中挖 掘关 联 规 则 的 隐私 保 护 算 法 ， ｒ ｉ ｏ ～提 即在 关 系 数据 库转 化 为事务 数 据 库 和 发 现 频 繁 项 集 两 个 步 骤 中 进 行 相 应 的 优 化 ， 实 用 性 和 时 间 效 率 两 方 面 对 从
基于关联规则挖掘的隐私数据保护
关 的 方 法 或 集 成 技 术 ， 便 在 适 当 的 信 息 以
访 问和 挖 掘过 程 中确 保 隐私 保 护 和 信 息 安 全 变得 非 常 迫 切 。这 样 便 使 数据 挖 掘 本 身 形成 了一 个 独立 的 新 的领 域 ” ’ 一１ 。
１关联规则
关 联 规 则 是 数 据 挖掘 过 程 中所 能 挖 掘 的 一 类 重 要 的 模 式 或 知 识 ， 以 用 来 描 述 可 事 物 之 间在 特 定 条 件下 存 在 的 某种 强度 的 联 系 ， 现 大 量 数据 中项 集 之 间 有 趣 的 关 发 联 或 相 关 联 系［。 关联 规 则揭 示 了数 据 项 ３ １ 间 的 未 知 的 依 赖 关 系 ， 据 所 挖 掘 的关 联 根 关 系 ， 以 从 一 个数 据 对 象 的 信 息 来 推 断 可 另 一 个 数据 对 象 的信 息 。 关 联 规 则 的一 入 其 购物 篮 中 的 不 同的 商 品 的 分 析 ， 了解 顾 客 的购 买 习惯 及 行 为特 征 。 例 如 ， 一次 购 物 消费 中 ， 在 如 果 顾 客 购 买 牛 奶 的 同时 ， 购 买 面 包 的 可 也 能 性 有 多大 ？ 关联 规 则 的挖 掘 通 过 规 舞 的 ｑ 支 持 度 和 置 信 度 进 行 兴 趣 度的 度量 ， 两 这 种 度 量 反映 了所 发现 规 则 的 有用 性 和 确 定 性 。 一 个 关 联 规 则 是 有 趣 的 ， 味 着 它 满 意 足 最 小 支持 度 阈 值 和最 小 置 信度 阈 值 。 阈 值 有 领域 专 家 和 用 户设 定 。 一旦 发 现 了有 趣 的规 则 ， 可以 帮 助 零售 商 有选 择 的 推销 ，
私 数 据。
面向外包关联规则挖掘的隐私保护算法研究
［ Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｐ ｒ ｉ ｖ ａ ｃ ｙ — ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｏ ｕ ｔ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｉ ｎ ｇ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｕ ｌ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｎ
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｐｒ ｉ ｖａ ｃ ｙ Ｐｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎ ｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｆ ｏ ｒ Ｏｕｔ ｓ ｏ ｕｒ ｃ ｉ ｎｇ Ａｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｕｌ ｅ Ｍｉ ｎｉ ｎ ｇ
ＷＡ Ｎ Ｇ Ｑｉ ａ ｎ ， Ｌ Ｉ Ｕ Ｈｏ ｎ ｇ ， Ｙ Ａ Ｎ Ｇ Ｃ ｈ ｕ ａ ｎ － ｄ ｏ ｎ ｇ
ａ ｎｄ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎｇ ｅ ｒ ｐｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ．
［ Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ］ｏ ｕ ｔ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｉ ｎ ｇ ； ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｕｌ ｒ ｅ ； ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｔ ｉ ｔ ｅ ｍｓ ｅ ｔ ； ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ； ｐ ｒ ｉ ｖ ａ ｃ ｙ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｎ ｇ ； Ｂ ｌ ｏ ｏ ｍ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ
提出一种基于独立映射空间布隆过滤器 的算法 。将原始事务数据库转换成布隆过滤器 的形式 ，根据转换 后每个事务 向量 的 海明重量进行事务压缩 ，利用矩阵列向量进行 “ 与”运算 ，计算候选项集 的支持度 ，从而得出频繁项集 。实验结果表 明， 与原算法相比 ，该算法在保证误判率 的同时，能提高时间效率 ，具有 良好 的可逆性和安全性 ，实用性更强 。 关健词 ：外包 ；关联规则 ；频繁项集 ；数据挖掘 ；隐私保护 ；布隆过滤器
基于事件数据的关联规则挖掘技术研究
基于事件数据的关联规则挖掘技术研究事件数据是指在特定时间和地点发生的一系列关联行为和情况的记录。
这些数据可能来自各种搜集途径，比如社交媒体、电子商务交易、医疗保健记录以及传感器等。
通过对事件数据的分析，我们可以揭示潜在的规律和关联性，这对于各种领域的应用都具有十分重要的价值。
关联规则挖掘技术是一种常见的事件数据分析方法，它的主要目的是发现数据中的关联关系或规律。
从本质上讲，它是一种基于条件概率的分析模式，通过一些算法计算不同变量之间的相关程度，并且确定变量之间的条件性关联性。
在关联规则挖掘技术中，支持度和置信度是非常重要的两个概念。
支持度指的是一个规则在数据集中出现的频率，用来表示规则的普遍性和现实性。
而置信度指的是一个规则被验证为真实性的概率，是指在条件项出现的前提下，结论项也同时出现的概率。
关联规则挖掘的算法通常有Apriori算法、FP-Growth算法和ECLAT算法等。
其中最常用的是Apriori算法，它是一种基于搜索空间的算法，通过迭代搜索所有可能的规则来找到并验证规则的真实性。
每次搜索时，算法将数据集分解成较小的候选集，并计算每个候选集的支持度。
之后，算法通过排除那些不满足置信度的规则来进一步筛选出相关性高的规则。
此外，FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，我们还可以根据数据的性质和需求选择不同的挖掘算法。
关联规则挖掘技术在各种应用场景中都具有广泛的价值和应用前景。
在电子商务领域中，关联规则挖掘可以帮助网站将产品推荐给顾客，提升网站转化率。
在医疗保健领域中，医生可以通过对病人发生事件的关联规则的挖掘，来预测病人可能遇到的健康问题，并且提前给出治疗反应方案。
在社交媒体上，关联规则挖掘可以协助品牌定位和营销策略制定，通过分析不同社交圈子之间的行为和情况，来定位自己的品牌，制定更加有针对性的营销策略。
在实际应用过程中，关联规则挖掘技术可能面临的一些问题主要包括以下几个方面。
一种新的水平分布式隐私保护数据挖掘算法——NPPA算法
收稿日期： 2017－04－14 基金项目： 2015 年“攀登计划”广东大学生科技创新培育专项资金资助项目（ 项目编号： pdjh2015a0748） 。 作者简介： 赵从军（ 1966－） ，男，汉族，陕西富平人，硕士，高级工程师，研究方向： 移动互联网、云计算、软件工程。
E-mail： zhaocj@ gzpyp．edu．cn。
第3期
赵从军． 一种新的水平分布式隐私保护数据挖掘算法
175
最近几年，许多专家与学者对分布式隐私保护 的数据 挖 掘 算 法 进 行 了 深 入 研 究，在 文 献［1］中， Clifton 提出一个全新的计算工具集合，这种集合基 于挖掘数据分布式来有效保护使用者的隐私。文献 ［2］中 Kamtarcioglu 与 Clifton 创造性的提出了水平 分布环境下隐私3］中 PPDAＲ 是对文献［2］ 中的算法深 层 次 的 完 善，就 文 献［2］中 的 模 型 做 出 了适当的调整，主要改变为将一个站点作为数据挖 掘组合单位（ data mining combiner） ，另一个站点作 为数据挖掘协议的最初方（ data mining initiator） ，其 余站点在消费者使用时可以直接进行接触，相互之 间的通信过程被完全避免。文献［4］中 Zhang 等人 使用同态加密算法的安全技术，提高了水平分布数 据的保护程度，他使用同态加密算法对每个通信数 据都进行了保护。文献［5，6］中联合了 ＲSA 公钥密 码与同态加密技术两者的优势，提高了对水平分布 的隐私保护关联规则挖掘算法。文献［7］中，Ashish 等人借助椭圆曲线加密记住（ ECC） 从不同的角度 来保障水平分布式挖掘算法的安全性。
Zhao Congjun （ Guangzhou Panyu Polytechnic，Guangzhou 510000，China）
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Pr ivacy pr eser vin g mult i2relat ion al a ssociat ion r ule min in g
L i Zh ua n Wa n g Yu anz hen
( Colle ge of Co mputer Science a nd Technology , Huazhong Univer sity of Science a nd Technology , W uha n 430074 , China)
第 35 卷 第11 期 2007年 11 月
华 中 科 技 大 学 学 报 (自然科学版 ) J . Huazhong Univ. of Sci. & Tec h. (Nature Science Edition)
Vol. 35 No. 11 Nov. 2007
多关系关 联规则挖掘中的隐私保护
作者简介 : 李 专 (1 97 72) ,男 ,博 士研究生 ; 武汉 , 华中科技大学计算机科学与技术学院 ( 43 007 4) .
E2ma il : fl yingliz @sina. co m
基金项目 : 教育部博士学科点专项基金资助项目 ( 20 03 048 70 32 ) .
42
Apriori 特性 ,进而将其移植到多 关系 规则 的挖掘过程 ,从而 加快规 则的挖 掘. 研 究了有 针对性 的敏感 规则的
挖掘方法 ,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式 , 从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则 ; 为了 平 衡数据可用性和安全性之间的矛盾 ,通过隐藏所有敏感规则 中公共关系 的元组 , 在保证 规则隐藏和 数据安全 的同时 , 降低了对数据可用性的影响 . 关 键 词 : 数据挖掘 ; 多关系关联规则 ; 频繁查询模式 ; 隐私 保护 中图分类号 : TP31 文献标识码 : A 文章编号 : 167124512 ( 2007) 1120041203
{ Q} ;
k+ 1
中的任意候选模
k+ 1
式 Q 和 Q′ , 若 O Α O′ 且C = C ′ , 则 CQ
= CQ
k+ 1
-
示 , 并称 Q2 是 Q1 的概化模式 , 而 Q1 是 Q2 的特 化模式 . 查询模 式的连接可以获得新模式 . 上述
Q1 和 Q2 的连接结果为 Q3 ( O1 ∪O2 ) ∶C1 ∪C2 , 当 Q3 符合查询模式的定义要求时 , 称 Q1 和 Q2 可连
Abstract : In order t o overcome t he drawbacks of t he e xi st ing met hod i n privacy p re servi ng as sociation rule mini ng , a new concept of m ulti2relational as sociation rule i s defi ned to descri be t he correl ations a 2 mong dat a i n mul ti2relat ions . B y using a si milar Ap riori propert y , such as sub query model of a f re 2 quent query model must be al so frequent , an i mp roved al gorit hm of m ulti2relational as sociat ion rul e mi ning i s present ed ba se d on t he modification o n Warmr . The hi ding met hod of sensiti ve mul ti2rela 2 t ional association r ule , which deri ved f rom freque nt que ry model of sensi tive i nfor mation , is al so s t ud2 ied i n t his pape r. By usi ng t he met hod , we onl y need to hi nd some t uples in com mon rel ations , so as t o make t he defense capaci ty of i nformat ion syst em even more powerful , and balance t he cont ra diction between t he securi ty and availabilit y of t he s yst em. Key wor ds : dat a mini ng ; mul ti2relat ional as sociation r ul e ; f reque nt query model ; pri vacy preservi ng 关联规则直接描述了数据之间的内在联系 , 是抗挖掘的隐私保护问题的主要研究对象 . 相关 研究
多针 对的是单 关系数 据项间 的关联 规
[4 ]
则 . 在通用关系数据库中 , 能够导致信息泄露的关 联数据项往往存在于不同的关系中 War mr 算法
[ 5]
.
多关系关联规则挖掘的研究中比较成熟的是 , 其基本思想与 经典 Apriori 算法 相似 ,即采用逐层宽度优先的搜索策略挖掘频繁
收稿日期 : 2006209211.
N≥ s min . 由子模式 定义可知 , Q1 和 Q2 必然 满足 O2 Α O1 及 C2 Α C1 . 根据 O2 Α O1 以及查询模式支
持度的定义可知必然有 N2 ≤N1 , 而根据 C2 Α C1 可知必然有 | Q2 A | ≥ | Q1 A | , 因此 s ( Q2 ) ≥s ( Q1 ) ≥ smin , 即子模式 Q2 也是频繁模式 . 1. 2 改进的频繁模式挖掘 由上述定义可知 , 概化模式有相对较少的查 询条件 , 因而其支持度显然不会低于相应的特化 模式 . 这样 , 查询模式就可以与项集对应起来 , 得 到与 Apriori 特性相 似的先验知 识 , 以指导 频繁 模式的挖掘 , 具体算法如下 . a . 利用模式评估算法 Eval 从最为概化的候 选模式集 CQ1 计算频繁模式集 F Q1 ; b . for ( k = 1 ; F Q ≠ � ; k + + ) { 利用模式生
李 专 王元珍
(华中科技大学 计算机科学与技术学院 , 湖北 武汉 430074)
摘要 : 分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题 ,同时研 究了多 关系关 联规则 的刻画 和挖掘问 题. 通过重新定义查询模式 ,改进了 Warmr 方法 ,使查询模式支持 “频繁查询模式的子模式也必然是频繁的” 这种
.
上述 k + 1 候选模式通过 k 频繁模式之间的 连接产生 , 模式生成算法 Gen 具体如下 : a . CQ
k+ 1
= �;
k
b . 对 F Q 中的任意频繁模式 Q 和 Q′若 : | C∩ C′ | = k - 1 并且 Q 和 Q′ 是可以连接的 , 则执行连 接得到候选 模式 Q″ ( O ∪O′ ) ∶C ∪C ′ , CQ
[ 1 ～3 ]
查询 . 不同的是 War mr 中频繁查询的子查询并不 一定是频繁的 ,这就增加了去除非频繁查询的复 杂性 ,从而影响到挖掘效率 . Goet hals 等 [6 ] 通过引 入查询模式对 Warmr 方法进行了规范化 , 拓展了 多关系关联规则的定义 . 本文改进了查询模式的定义 , 将经典挖掘方 法中的 Apriori 特性移植到多关 系关联规则 中 , 以加快规则的挖掘 . 鉴于目前还没有多关系的关
华 中 科 技 大 学 学 报 (自然科学版)
第 35 卷
联规则隐藏问题的研究 , 在分析经典抗挖掘隐私 保护方法的基础上 , 进一步提出了专门针对敏感 规则的挖掘方法 , 并给出了相应的适合多关系关 联规则的隐藏方法 .
定义 4 ( 多关系关联规则 ) 若给定关系模 式 R 的查询模式 Q 和 Q′ 可以连接 , 则 存在形如
C2 Α C1 , 则称 Q2 是 Q1 的子模式 , 用 Q2 Α Q1 表
成算法 Gen 从 频繁模式集 FQ 计算 候选模 式集
k
CQ k + 1 ; 利用 Eval 算 法从 CQk + 1 计算 频繁 模式 集 F Qk + 1 } ;
c . 返回频繁查询模式集 F Q = ∪ i FQ
k+ 1
.
该算法要求作为第 1 层的候选 查询模 式集 CQ1 由用户指定 . 候选查询模式的评估主要用于压 缩频繁模式的搜索空间 , 包括 3 个过程 : 从 CQ
k+ 1
中去除相似模式 ; 根据先验知识去除包含非频繁 子模式的模式 ; 去除非频繁的模式 . 模式评估算法 Eval 具体如下 : a . 对候选查询模式集 CQ
Q ] Q′ 的多关系关联规则 , 并且规则的支持度 s = s( Q ∪Q′ ) , 置信度 c = s (Q ∪Q′ ) / s ( Q) . 同样地 , 当
其满足 s ≥ s min ,c ≥ cmin 时 , 称该关联规则是有兴趣
1 多关系关联规则的改进及其挖掘
1. 1 相关定义 关联规则是项集 I 的子集 X 和 Y 之间形如
k+ 1
k+ 1
= FQ
k+ 1
∪ { Q} ;
接. 定义 3 ( 查询模式的支持度 ) 给定关系模 式 R 上的查询模式 Q 的 支持度表 示为 s ( Q) = | QA | / N , 式中 : QA 表 示 Q 在 R 的实例中的查询 结果 ; 当 Q 仅涉及一个关系时 , N 表示该关系的 元组数 , 当 Q 涉及多个关系时 , N 表示所有关系 自然连接结果集的元组数 .