模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2014, Vol. 27 Issue (7): 638-645    DOI:
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面向增量更新数据库的隐私保护*
陈文
铜陵学院 数学与计算机科学学院 铜陵 244000
Privacy Preservation for the Incremental Updating Database
CHEN Wen
College of Mathematics and Computer Science, Tongling University, Tongling 244000

全文: PDF (567 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 敏感模式隐藏是隐私保护数据挖掘中的一个重要课题.传统算法大多适用于处理静态数据,因此难以处理增量更新数据中的隐私保护问题.为解决以上问题,设计基于敏感模式图满足最小边际效应的牺牲项选择策略,构建面向增量数据库的隐私保护算法.实例和实验分析验证了算法的正确性、高效率及可扩展性.
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陈文
关键词 数据挖掘数据清洗增量数据库隐私保护敏感模式隐藏    
Abstract:The research of sensitive pattern hiding is important in privacy preserving data mining. Existing sensitive pattern hiding algorithms are originally designed for static database which cannot handle incremental datasets effectively and efficiently. To hide sensitive patterns in the incremental environment, a selection strategy for optimal victim items with minimal edge effect is designed based on sensitive pattern graph and a privacy preservation algorithm in the incremental updating database is proposed. The instance analysis and experimental results validate the correctness, efficiency and scalability of the proposed method.
Key wordsData Mining    Data Cleaning    Incremental Database    Privacy Preservation    Sensitive Pattern Hiding   
收稿日期: 2012-09-13     
ZTFLH: TP311  
基金资助:安徽省高校省级优秀青年人才基金项目(No.2012SQRL191)、安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2014A256)资助
作者简介: 陈文,男,1979年生,硕士,副教授,主要研究方向为数据挖掘、隐私保护.E-mail:tlxychenwen@163.com.
引用本文:   
陈文. 面向增量更新数据库的隐私保护*[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(7): 638-645. CHEN Wen. Privacy Preservation for the Incremental Updating Database. , 2014, 27(7): 638-645.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2014/V27/I7/638
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