隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療保健、零售業(yè)等多個領(lǐng)域。一方面通過對海量數(shù)據(jù)進行分析,并提煉出隱藏在其中的有效信息和知識資源,能夠更好的對其進行有效的利用。另一方面隱私已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域急需解決的問題,一旦惡意用戶獲取到其他用戶不愿讓別人知道的隱私信息,就可以利用這些信息進行一定的惡意操作,從而給其他用戶帶來經(jīng)濟損失或者其他方面的麻煩。因此,如何能夠在實現(xiàn)高效利用數(shù)據(jù)的同時保護用戶的隱私信息,已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱門研究方向。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,隱私保護技術(shù)面臨著以下一些挑戰(zhàn):（1）一些傳統(tǒng)的隱私保護技術(shù)無法很好的應(yīng)對大數(shù)據(jù)環(huán)境中數(shù)據(jù)不斷變化的特點,并且數(shù)據(jù)生產(chǎn)者沒有自動參與隱私保護過程。（2）大數(shù)據(jù)的多樣性使得多源數(shù)據(jù)融合過程中用戶的隱私泄露風(fēng)險增加。特別當(dāng)大數(shù)據(jù)分布廣泛,多個數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)可能存在一定的相關(guān)性,使得多數(shù)據(jù)融合后隱私泄露風(fēng)險大于單個數(shù)據(jù)集中的隱私泄露風(fēng)險。針對于以上大數(shù)據(jù)環(huán)境中存在的問題,本文對大數(shù)據(jù)環(huán)境下動態(tài)數(shù)據(jù)的隱私保護方法展開研究。主要工作如下:（1）針對于用戶位置服務(wù)的過程中存在的隱私泄露的問題,提出一種基于查詢分片的用戶協(xié)作的位置隱私保護方法... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)挖掘一般流程

規(guī)則的 conviction 定義為：1()1()()confXYsuppYvXY viction 表示 X 出現(xiàn)而 Y 不出現(xiàn)的概率，即規(guī)則預(yù)測錯誤的概ead} {butter}的 conviction 值為 1.2，表示這條規(guī)則出錯率為 2規(guī)則只有滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值，這條規(guī)則才關(guān)聯(lián)規(guī)則生成通常分為兩個步驟：用最小支持度閾值從數(shù)據(jù)庫中找出所有的頻繁項集。用最小置信度閾值從這些頻繁項集中生成規(guī)則。生成規(guī)則的階段是直接產(chǎn)生的，但是尋找頻繁項集需要更多的到所有可能的項目集，項目集的大小是 I 的冪集，大小為 2 n個重要的性質(zhì)： 1：頻繁項集的所有非空子集也是頻繁的。 2：非頻繁項集的所有超集是非頻繁的。

Ontology)概念源自于哲學(xué)領(lǐng)域，在哲學(xué)中的定義為“對世界上述，即存在論”。在計算機領(lǐng)域，本體可以在語義層次上描述述某個學(xué)科領(lǐng)域知識的一個通用概念模型[33]。德國學(xué)者Studer的相關(guān)定義，即“本體是共享概念模型的形式化規(guī)范說明”。四層含義：即共享、概念化、明確性和形式化。享：指本體中體現(xiàn)的知識是共同認可的，反映在領(lǐng)域中公認的念化：指本體對于事務(wù)的描述可以表示成一組概念。確性：指本體中全部的術(shù)語、屬性及公理都有明確的定義。式化：指本體能夠被計算所處理和可讀的。常是用來描述領(lǐng)域知識。我們可以這樣理解它：本體是從客觀一個概念模型，這個模型包含了某個學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的基本術(shù)語和或者稱為概念以及概念之間的關(guān)系）。本體不等同于個體，它相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)公認的概念集合。具體示例如圖 2-3 所示：

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3385035