【摘 要】
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将多参数随机干扰与Pailler同态加密进行结合,提出一种新的基于隐私保护的面向关联规则的水平分布式挖掘算法,提高了面向关联规则的分布式隐私保护的安全性能.算法中计算候选
【机 构】
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广州番禺职业技术学院,广州,510000
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将多参数随机干扰与Pailler同态加密进行结合,提出一种新的基于隐私保护的面向关联规则的水平分布式挖掘算法,提高了面向关联规则的分布式隐私保护的安全性能.算法中计算候选项集的局部支持度是通过多参数随机干扰求得的,一方面具有不同事物所有相的性质,另外一方面改善了挖掘的准确.通过使用同态加密技术获得的整体支持度,有效控制了计算与通信的成本.分析仿真实验结果可知本文提出的基于隐私保护的面向关联规则的水平分布式挖掘算法性能比单纯以加密为基础的PPDAR算法优良,当最大频繁项集的最大长度与频繁项集的最大长度两者存在一定差距时,本文提出的算法性能优于以加密为基础的EPPDAR算法.
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