树剪枝。局部概化又称为单元概化，研究论文原稿。近年来，基于隐私保护的匿名化操作的概化隐匿技术取得定成绩，它是隐私保护数据发布方法中使用较多的种。其优点在于匿名化数据中数据的准确性高，以数据的细粒度值取代粗粒度值，用更加抽象概括的值替代准标识符基于隐私保护的数据挖掘技术研究论文原稿物理等领域的研究成果。摘要随着信息技术的不断发展，人们对潜在知识的需求愈发强烈，数据挖掘技术的出现顺应了社会的发展。但是每样新事物都有利有弊，目前人们在进行知识挖掘过程中，隐私保护问题就变得日益突出。调查显示，目前据进行研究的方法。基于隐私保护的数据挖掘技术研究论文原稿。粗糙集粗糙集近年来越来越受到重视，该算法适合处理数据量大不完备不致的数据，它是种处理不确定性的数学工具，有着广阔的发展空间和应用前景。聚类分析聚类是将数据集合中的数据具有较高的相似度，不同的数据集合间则差别甚远。该算法是利用相似度的差别最大限度的发现种存在的潜在规则。聚类分析是数据挖掘中的个很活跃的研究领域，它综合了机器学习数据挖掘模式识别物理等领域的研究成果。摘要随着信息技术的不断发展，人们对潜在知识的需求愈发强烈，数据挖掘技术的出现顺应了社会的发展。但是每样新事物都有利有弊，目前人们在进行知识挖掘过程中，隐私保护问题就变得日益突出。调查显示，目前个人隐私信息被泄露甚至为重要。这个任务称之为隐私保护的数据发布。近年来，基于隐私保护的数据挖掘技术受到越来越多的专家学者关注，此领域也正在快速的发展中。参考文献葛伟平，汪卫，周皓峰，施伯乐基于隐私保护的分类挖掘计算机研究与发展，马廷淮不影响其他实例的概化。与全局概化相比，这种模式相对灵活，而且数据失真性降低。兄弟概化此种模式与子树该模式相近，区别是些兄弟节点可以不被概化，且如有缺失孩子节点的值用父亲节点值代替。此种模式比子树概化模式的数据失真，此种技术是将数据表中的个属性的所有值都概化到分类层次树的同层上。与其他模式的搜索空间相比，全局概化的搜素空间最小。但是，这种技术容易受非正常项目的影响从而过度概化，因此信息损失过高，数据失真最大。子树概化此种模汪晓刚，惠蕙，孙志挥基于共享的隐私保护关联规则挖掘软件导刊，。目前常用的数据挖掘算法有决策树关联规则聚类分析统计分析粗糙集等。基于隐私保护的数据挖掘技术研究论文原稿。近年来，基于隐私保护的匿名化操作的概化隐匿基于隐私保护的数据挖掘技术研究论文原稿唐美丽基于隐私保护的数据挖掘计算机工程，华蓓，钟诚数据挖掘中的隐私保护技术进展分析微电子学与计算机，李锋面向数据挖掘的隐私保护方法研究上海交通大学，汪晓刚，惠蕙，孙志挥基于共享的隐私保护关联规则挖掘软件导刊巨大信息安全隐患，对原始表进行匿名化操作可以保护用户的隐私安全。除本文介绍的概化隐匿技术外，还有多种隐私保护技术，如数据表分解聚类和凝聚排序扰动等技术。在隐私保护的数据库技术方面，设计或开发种隐私保护的数据发布工具隐私保护的数据库技术方面，设计或开发种隐私保护的数据发布工具尤为重要。这个任务称之为隐私保护的数据发布。近年来，基于隐私保护的数据挖掘技术受到越来越多的专家学者关注，此领域也正在快速的发展中。参考文献葛伟平，汪卫，小。多维概化此种模式可以让两个准标识符组灵活独立的概化到不同的父亲节点组上。因为这种模式仅需要概化违反指定值的准标识符组，所以它比全局概化和子树概化产生的失真都要小。结语直接发布原始数据表会导致个人隐私信息泄露，存下，所有的孩子节点采取统模式，即如果概化，则所有非叶子节点的全部孩子节点全部概化，否则都不概化。它的本质是将分类系统层次树剪枝。局部概化又称为单元概化，此种模式中个值的些实例可以根据概化的需要选择概化或保持不变，术取得定成绩，它是隐私保护数据发布方法中使用较多的种。其优点在于匿名化数据中数据的准确性高，以数据的细粒度值取代粗粒度值，用更加抽象概括的值替代准标识符。概化有以下几种模式全局概化采用全局概化技术又叫做全子树概化技皓峰，施伯乐基于隐私保护的分类挖掘计算机研究与发展，马廷淮，唐美丽基于隐私保护的数据挖掘计算机工程，华蓓，钟诚数据挖掘中的隐私保护技术进展分析微电子学与计算机，李锋面向数据挖掘的隐私保护方法研究上海交通大学基于隐私保护的数据挖掘技术研究论文原稿失真都要小。结语直接发布原始数据表会导致个人隐私信息泄露，存在巨大信息安全隐患，对原始表进行匿名化操作可以保护用户的隐私安全。除本文介绍的概化隐匿技术外，还有多种隐私保护技术，如数据表分解聚类和凝聚排序扰动等技术。种模式中个值的些实例可以根据概化的需要选择概化或保持不变，而不影响其他实例的概化。与全局概化相比，这种模式相对灵活，而且数据失真性降低。兄弟概化此种模式与子树该模式相近，区别是些兄弟节点可以不被概化，且如有缺失概化有以下几种模式全局概化采用全局概化技术又叫做全子树概化技术，此种技术是将数据表中的个属性的所有值都概化到分类层次树的同层上。与其他模式的搜索空间相比，全局概化的搜素空间最小。但是，这种技术容易受非正常项目的影人隐私信息被泄露甚至被盗用现象严重，因此在数据挖掘领域，对基于隐私保护技术的研究显得尤为重要。本文介绍了数据挖掘的基本概念和常用的算法，详细说明了基于隐私保护的数据挖掘技术中的概化隐匿技术。基于隐私保护的数据挖掘技分为多个数据集合，每个数据集合中的数据具有较高的相似度，不同的数据集合间则差别甚远。该算法是利用相似度的差别最大限度的发现种存在的潜在规则。聚类分析是数据挖掘中的个很活跃的研究领域，它综合了机器学习数据挖掘模式识糙集粗糙集近年来越来越受到重视，该算法适合处理数据量大不完备不致的数据，它是种处理不确定性的数学工具，有着广阔的发展空间和应用前景。统计分析统计分析是运用定量和定性分析的方法，结合数据统计的方法和分析对象的知识，对至被盗用现象严重，因此在数据挖掘领域，对基于隐私保护技术的研究显得尤为重要。本文介绍了数据挖掘的基本概念和常用的算法，详细说明了基于隐私保护的数据挖掘技术中的概化隐匿技术。聚类分析聚类是将数据分为多个数据集合，每个