聚类挖掘中隐私保护的几何数据转换方法  

Geometric Data Transfer Method for Privacy Preservation in Clustering Data Mining

作　　者：黄伟伟[1] 柏文阳[1] 

机构地区：[1]南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093

出　　处：《计算机应用研究》2006年第6期180-181,184,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家"863"计划资助项目(2002AA141091)

摘　　要：目前,尽管数据挖掘在许多领域都发挥了巨大的作用,但同时它也带来了一系列越来越值得重视的问题,如隐私的保护、信息的安全等。讨论了数据挖掘中的隐私保护问题,提出了一种几何数据转换方法,并将其用于聚类数据挖掘中的隐私保护。实验结果表明该方法可以较好地实现数据挖掘应用中的隐私保护。Althought data mining have widely been applied in many fields, there has been much issues recently on privacy preservation and information security in data mining. In this paper, we first introduce the development of the privacy preservation and the principle of clustering, then emphatically propose the generic algorithm of GDTM （ Geometric Data Transfer Method）. Some experiments show it efficiently and usefully.

关 键 词：聚类数据挖掘 隐私问题 几何数据转换方法 

分 类 号：TP309.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构]