一种基于多参数干扰的隐私保护关联规则数据挖掘方法

摘要

本发明涉及一种基于多参数干扰的隐私保护关联规则数据挖掘方法，包括：将原始数据集构造为二维布尔矩阵D，利用数据干扰和查询限制策略对布尔矩阵D进行随机干扰以提高隐私保护度，得到干扰后数据集D′；采用改进后的MASK算法对干扰后数据集D′进行项集支持度重构，并通过集合原理优化计数过程，获取频繁项集，得到关联规则。与现有技术相比，本发明实现了数据干扰策略和查询限制策略的相互结合，克服了两个策略本身存在的缺陷，提高了隐私保护程度；根据矩阵分块思想发现了概率逆矩阵之间的递推关系，避免了先求出概率矩阵再计算其逆矩阵的繁琐过程，基于集合原理优化计数过程，消除了计数过程中的指数级时间复杂度，很大地提高了方法执行效率。

主权项

一种基于多参数干扰的隐私保护关联规则数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将原始数据集构造为二维布尔矩阵D，利用数据干扰和查询限制策略对布尔矩阵D进行随机干扰以提高隐私保护度，得到干扰后数据集D′；(2)采用改进后的MASK算法对干扰后数据集D′进行项集支持度重构，并通过集合原理优化计数过程，获取频繁项集，得到关联规则数据。