近年來,隨著數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等技術(shù)的興起與發(fā)展,企業(yè)從普通用戶處收集到了大量的數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進行分析處理來了解用戶的習慣和喜好,從而向用戶提供更加個性化的服務(wù)。但是用戶在日常生活中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包含了大量的個人敏感信息,直接發(fā)布或者進行分析會使得不法分子收集到用戶的隱私,從而對個人進行網(wǎng)絡(luò)詐騙、電話詐騙、木馬攻擊等等。作為一種有著嚴格數(shù)學理論證明的隱私保護機制,差分隱私假設(shè)攻擊者擁有最大背景知識,在算法每一步的執(zhí)行過程中添加精心設(shè)計的噪聲使得最終的輸出結(jié)果能夠保護用戶的隱私,而且可以通過調(diào)整隱私預算的大小來調(diào)整隱私保護級別。目前,差分隱私已經(jīng)應用于數(shù)據(jù)挖掘的許多領(lǐng)域,例如主成分分析,聚類,頻繁模式挖掘等等。差分隱私直接對數(shù)據(jù)添加噪聲來達到隱私保護的目的,添加噪聲的大小與數(shù)據(jù)集的維度密切相關(guān),直接影響頻繁項集挖掘結(jié)果的可用性,因此如何兼顧安全性和效用性是差分隱私算法面臨的一大挑戰(zhàn)。論文從提高挖掘結(jié)果的可用性及提高算法效率兩個出發(fā)點,提出了兩種新的滿足差分隱私保護的頻繁項集挖掘算法。論文對現(xiàn)有的一些頻繁項集挖掘算法進行了研究和分析,發(fā)現(xiàn)降低數(shù)據(jù)集中最長事務(wù)的長度是提高頻繁項集挖...

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【學位級別】：碩士

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圖4.2：各個步驟消耗的時間將各步驟消耗時間占比用餅狀圖表示出來，觀察發(fā)現(xiàn)步驟（7）耗時最多，其次是步驟

南京郵電大學碩士研究生學位論文第四章SampleTrun算法372(1)()2ninini(4.5)證明：搜尋最優(yōu)集合B是通過遍歷集合B，尋找,ijBBB，合并,ijBB后的集合為"B，若使用B"對候選項集進行加噪產(chǎn)生的誤差和小于E，則用"B取代B并且更新誤差之和E的值。第一次合....

圖5.5不同數(shù)據(jù)集下變化時時間的變化

南京郵電大學碩士研究生學位論文第五章實驗結(jié)果與分析51法的平均消耗時間為531.3秒，PS算法的平均消耗時間為647.4秒，DA算法的平均消耗時間為276.2秒�？梢钥闯觯绕鹬g的兩個數(shù)據(jù)集，四個算法的時間消耗都增加了很多，但時間消耗最少的仍為ST算法，時間消耗最多的是PS算法....

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