基于隐私保护的数据挖掘技术研究.pdf

本文详细探讨了数据挖掘技术以及如何在数据挖掘过程中保护用户隐私安全。作者介绍了数据挖掘的基本概念，指出它是一种通过算法从大量数据中提取有用信息的过程，又称之为知识发现过程（KDD）。数据挖掘广泛应用于多个领域，如股票分析、医学研究、工程设计、生产控制、金融管理和科学探索等。为了实现数据挖掘，常用的方法包括决策树、关联规则、聚类分析、统计分析和粗糙集等。 在数据挖掘技术的介绍中，作者对每种技术分别进行了阐述。例如，决策树是一种常用的分类挖掘方法，它通过归纳算法生成规则和决策树，并对新数据进行分类。粗糙集是处理不确定性的数学工具，适用于大规模、不完备和不一致的数据处理。聚类分析是一种将数据集分为具有高度相似性的多个集合的方法，通过这种方式可以发现潜在的规则。关联规则分析则是寻找数据中未被发现的事物间的联系，对于市场策略和商业决策具有重要价值。统计分析则是运用定性和定量分析方法，结合数据统计和相关知识对数据进行研究。 文章的焦点转向了隐私保护数据挖掘技术的研究。隐私保护在数据挖掘中非常重要，因为直接发布原始数据表会带来个人隐私泄露的风险。隐私保护技术主要关注在收集个人数据后，如何将这些数据匿名化，然后发布给第三方进行数据挖掘分析，同时还要确保匿名处理后的数据具有准确性及有效性。 作者详细阐述了基于隐私保护的数据挖掘技术中的概化／隐匿技术。概化／隐匿技术涉及将数据的某些特征进行抽象化处理，以保护隐私信息。概化技术可以分为全局概化、子树概化、局部概化、兄弟概化和多维概化等几种模式。这些技术的目的在于降低数据失真，提高数据的匿名化质量，即在保护隐私的同时还要保证数据挖掘的有效性。 全局概化技术通过将所有属性值概化到同一层次来实现，但这种方法容易导致信息损失过高，数据失真较大。子树概化技术通过剪枝分类系统层次树，实现数据的概化处理。局部概化允许对数据进行更加灵活的概化处理，而兄弟概化则允许某些兄弟节点不被概化，降低了数据失真。多维概化技术提供了灵活独立处理不同准标识符组的能力，通常失真最小。 作者总结道，保护用户隐私的技术不仅仅包括概化／隐匿技术，还包括数据表分解、聚类和凝聚、排序、扰动等多种技术。未来隐私保护的数据库技术需要设计和开发新的隐私保护方案，以应对不断发展的信息技术带来的挑战。 从整篇文章中，我们可以归纳出数据挖掘的基本原理、常用算法以及隐私保护在数据挖掘中的重要性和实现方法。这对于在处理大数据时如何平衡数据挖掘的效率与用户隐私保护的需求提供了重要的参考。同时，文章也反映了当前数据挖掘技术发展的一个重要方向——如何在保证数据安全的前提下，更好地利用数据进行分析和决策。