【摘 要】
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频繁项集挖掘已经成为数据挖掘领域的一个热门研究,被广泛应用于商业决策、经济学、医疗学和生物信息学等领域。人们在做决策时可以通过挖掘频繁项集来获取许多有价值的信息,但在频繁项集挖掘和发布的过程中难免会带来隐私泄漏的风险。因此,如何在不泄漏隐私的前提下高效地进行频繁项集挖掘是目前的一个研究热点。与此同时,考虑到目前无论线上还是线下的实时数据也正在呈指数级别的增长的情况,本文还研究了如何在动态场景下隐私
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频繁项集挖掘已经成为数据挖掘领域的一个热门研究,被广泛应用于商业决策、经济学、医疗学和生物信息学等领域。人们在做决策时可以通过挖掘频繁项集来获取许多有价值的信息,但在频繁项集挖掘和发布的过程中难免会带来隐私泄漏的风险。因此,如何在不泄漏隐私的前提下高效地进行频繁项集挖掘是目前的一个研究热点。与此同时,考虑到目前无论线上还是线下的实时数据也正在呈指数级别的增长的情况,本文还研究了如何在动态场景下隐私地进行频繁闭项集挖掘的问题,而这也是目前大多数研究人员关注的另一个研究热点。针对以上两个问题,本文提出以下两种算法:（1）本文提出了一种基于差分隐私的垂直式频繁项集挖掘算法DP-Eclat。与以往那些使用水平挖掘方式的解决方案不同,DP-Eclat算法首先会将数据集转换为垂直的表现形式,然后通过构建频繁项集树将整体根据层次划分为多个子问题来分别进行频繁项集挖掘,这样可以在只扫描一次数据集的情况下快速识别所有的频繁项集。另外,为了在保证隐私的同时尽可能地提高数据的效用性,本文还设计了一个新的隐私预算分配策略和一个多重剪枝策略,通过为每一个子问题分配更加合理的隐私预算以及限制候选集合的尺寸来提高算法的有效性和准确性。最后,多个真实数据集上的实验结果表明,相对于现有的解决方案,DP-Eclat算法具有更好的效用性。（2）本文提出了一种数据流中的差分隐私频繁闭项集挖掘算法DPES（Differential Privacy Eclat Stream）,通过在每个滑动窗口中使用一种垂直的挖掘方式快速地的进行频繁闭项集的识别,然后通过简单的交集操作获取后续窗口中的频繁闭项集。另外,针对事务型数据集在数据流中的特点,本文还提出了一种自适应隐私预算分配策略,通过计算两个连续时间戳之间的差异来决定当前时间戳是发布带有低噪声的统计结果还是近似的统计结果。本文最后在多个真实数据集上对DPES算法进行了实验评估,实验结果表明了DPES算法可以在保证数据满足差分隐私的同时高效地在数据流中进行频繁闭项集挖掘。
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