免费论文：基于密码学的隐私保护关联规则算法研究

目前，关联规则挖掘己经成为数据挖掘领域重要的研究方向之一，而在关联规则挖掘过程中，隐私信息的保护越来越受人们的关注。如何在保证关联规则挖掘的精确性的同时，又可以保护个人隐私信息不受侵犯，便成为了国内外学者们对关联规则挖掘算法的一个重要的研究方向。 本文简要介绍了隐私保护的数据挖掘PPDM（Privacy-Preserving Data Mining）方法的原理及分类，并介绍了应用数据扰乱、密码学、随机响应等技术，针对不同结构的数据库对关联规则算法的改进，从而达到隐私保护的目的。详细介绍了各种隐私保护关联规则挖掘算法的算法体系，并对各种分布式关联规则挖掘算法的隐私保护问题作了详细的研究，介绍了目前已有算法的过程，并分析了它们存在的不足之处。 本文着重研究了分布式数据集中隐私保护关联规则挖掘算法中，通过密码学的应用和对加密算法的改进，我们也讨论了在保护隐私信息的前提下，提高关联规则挖掘效率的问题；同时讨论了将数据扰乱与密码学结合的算法思想，从而可以利用两种策略的优点，针对节点较多情况下关联规则挖掘进行改进，以提高挖掘效率和挖掘精度；另外，我们也着重讨论了随机响应技术与关联规则挖掘算法的结合使用，以对个体隐私信息进行保护，深入研究了数据集为三项集与两项集中随机变换参数的选择问题，并进行了相应的对比。最后，通过实验设计和实现了数据集为三项集时的随机响应关联规则挖掘算法，对参数的选择进行了具体的量化研究。

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