序列模式挖掘中的隐私保护方法研究  

Research on privacy preserving in mining sequential pattern

作　　者：朱玉全[1] 胡天寒[1] 陈耿[2] 常鹏[1] 

机构地区：[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013 [2]南京审计学院江苏省级审计信息工程重点实验室,南京210029

出　　处：《计算机应用研究》2009年第7期2489-2491,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60572112);江苏省高技术项目(BG2007028);江苏省六大人才高峰项目(07-E-025);江苏省教育厅项目(06KJB120051);江苏省高校“青蓝工程”资助项目

摘　　要：目前,已提出了一些关联规则挖掘中的隐私保护方法,而对序列模式挖掘中隐私保护的研究却很少。为此,提出了一种有效的敏感序列隐藏算法CLSDA(current leasts equences delete algorithm),该算法对候选序列加权,在删除序列的过程中随时更新权值,使用贪心算法获得局部最优解,尽可能减少对原始数据库的改动。实验结果表明,与现有序列模式隐藏方法相比,算法CLSDA将具有更好的隐藏效果。At present, the research on the privacy preserving of the sequential pattern mining is very small. For this problem, this paper presented an effective algorithm to hide sensitive sequences which named CLSDA（ current least sequences delete al- gorithm）. This algorithm set weights to the candidate, in the process updates the weights at any moment, and used greedy algorithm to gain the local best solution, to do least changes with the original database. The experiment shows that the algorithm is more effective than SDRF algorithm.

关 键 词：数据挖掘 隐私保护 序列模式 敏感序列 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]