【摘 要】
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基于不确定数据的频繁项集挖掘算法已经得到了广泛的研究。对于记录用户敏感信息的不确定数据,攻击者可以利用自己掌握的背景信息,通过分析基于不确定数据的频繁项集从而获得
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672135,61370026);国家“863”计划资助项目(2015AA016007);四川省科技计划资助项目(2015GZ0095,2016JZ0020);国家自然科学基金委员会—广东省人民政府自然科学联合基金重点项目(U1401257)
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基于不确定数据的频繁项集挖掘算法已经得到了广泛的研究。对于记录用户敏感信息的不确定数据,攻击者可以利用自己掌握的背景信息,通过分析基于不确定数据的频繁项集从而获得用户的敏感信息。为了从不确定的数据集中挖掘出基于期望支持度的前K个最频繁的频繁项集,并且保证挖掘结果满足差分隐私,提出了FIMUDDP（frequent itemsets mining for uncertain data based on differential privacy）算法。FIMUDDP算法利用差分隐私的指数机制和拉普拉斯机制确保
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