40、事务数据库中隐私保护的最大频繁模式挖掘

事务数据库中隐私保护的最大频繁模式挖掘

在数据挖掘领域，寻找频繁模式一直是一项重要的研究任务，它在关联规则分析、聚类和分类分析等方面都有着广泛的应用。同时，隐私保护也是数据挖掘中不可忽视的问题，因为大多数用户不希望自己的私人信息泄露。本文将介绍一种在事务数据库中挖掘最大频繁模式的高效方法，该方法具备隐私保护能力。

1. 引言

频繁模式挖掘在数据挖掘任务中扮演着关键角色。在大型事务数据库中，最大频繁模式集通常比频繁模式集小得多，因此能够高效地找到最大频繁模式是非常有帮助的。同时，在挖掘商业数据时，隐私保护也至关重要，因为大多数公司不希望自己的商业信息被公开。

目前，虽然有很多关于从事务数据库中挖掘最大频繁模式以及在数据挖掘过程中加强信息安全的研究，但很少有工作将这两个问题结合起来处理。本文提出了一种高效的方法，用于在保护隐私的前提下挖掘最大频繁模式。我们使用基于素数的数据转换方法来隐藏事务信息，并开发了一种基于格结构的算法来挖掘最大频繁模式。

本文的主要贡献包括：
- 提出了一种简单而有效的方法，用于在保护隐私的情况下挖掘最大频繁模式。
- 设计了基于素数的数据转换方法，并提供了一种从转换后的数据库构建和遍历格结构的方法。
- 进行了广泛的性能研究，以证明该方法的有效性。

2. 相关工作

为了在数据挖掘过程中保护客户隐私，最近提出了各种基于数据记录随机扰动的技术。其中，随机化和失真方法是两种主要的隐私保护手段。然而，正常的失真过程在调整概率参数以平衡隐私和准确性方面缺乏灵活性，并且每个项目的存在或缺失都以相同的概率进行修改。

挖掘最大频繁模式（MFP）的问题最早由Bay