保密数据挖掘新预处理方法：基于Apriori算法的隐私保护策略

本文主要探讨了一种创新的数据预处理方法，该方法是在Apriori算法的基础上设计的，特别关注于保密数据挖掘的应用。Apriori算法作为数据挖掘领域的一个重要里程碑，其核心思想是通过寻找频繁项集来发现数据中的关联规则。然而，传统的Apriori算法在挖掘过程中可能会暴露过多的敏感信息，这在商业竞争激烈的环境下可能成为问题。 为了保护数据提供方的隐私以及挖掘请求方的商业利益，本文提出了一种基于数据项闭包的预处理策略。数据项闭包是一种数学概念，它确保在保持数据内在结构的同时，隐藏了某些特定数据项之间的关系。这种方法巧妙地对数据项进行转换，使得挖掘请求方能够获取与其自身产品相关的准确信息，同时防止他们获取到竞争对手的关键信息。 该新方法的具体实现针对Apriori算法的特点和步骤，针对不同类型的数据项采取差异化处理，例如，可能通过加密、扰动或者创建伪随机关联规则等方式，使得数据的关联性被保护起来，但不会影响挖掘结果的准确性。这样，数据提供方在分享经过预处理的数据后，既能满足挖掘请求方的信息需求，又能保护自己的商业秘密，实现了数据共享的双赢局面。 值得注意的是，该研究得到了国家自然科学基金和陕西省自然科学基金的资助，表明其理论价值和实践意义得到了认可。研究团队由刘亮、谢舒婷和李顺东组成，他们的研究领域涵盖了密码学、保密数据挖掘以及多方保密计算等多个重要方面。 本文的关键词包括Apriori算法、隐私保护、数据项闭包和数据挖掘，这些都反映出研究的核心焦点。本文为数据挖掘中的隐私保护提供了一个新颖且实用的解决方案，对于保护企业和个人在大数据时代的数据安全具有重要意义。