水平分布数据集的隐私保护关联挖掘算法  

Association Mining Algorithm for Privacy Preserving on Horizontally Distributed Datasets

作　　者：蒋栋栋[1,2] 孙志挥[2] 汪晓刚 吴英杰[2] 吕建华[2] 

机构地区：[1]江苏省邮电规划设计院有限责任公司,南京210006 [2]东南大学计算机科学与工程系,南京210096 [3]南京擎天科技有限公司,南京210008

出　　处：《计算机工程》2009年第2期60-62,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目"中观审计中的数据挖掘应用研究"(70371015);国家自然科学基金资助项目(60603040)

摘　　要：研究水平分布数据集的隐私保护关联规则挖掘算法。针对现有算法需要多次扫描数据集的缺点,提出一种只须对数据集进行2次扫描、基于分布式FP-tree的隐私保护挖掘算法。该算法可以有效降低通信量,能在保证准确度的同时保护原始数据。This paper studies association mining algorithm for privacy preserving on horizontally distributed datasets. Existing algorithms need scan the datasets many times, a new algorithm based on distributed FP-tree is proposed which requires only 2 scans of the datasets. It can lower the traffic effectively and protect the original data while pledging nicety.

关 键 词：隐私保护 分布式关联规则挖掘 频繁项集 多方安全计算 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]