"基于LDP树的频繁模式挖掘算法及改进"

本文介绍了基于本地化差分隐私（LDP）的频繁模式挖掘方法，具体涉及LDP树的算法和背景知识介绍，以及OLH（Optimized Local Hashing）的改进。本文首先介绍了本地化差分隐私的研究方向和对频繁模式挖掘的重要性。然后，介绍了奓奖奓奍方法的缺点和引入奆奐奧奲奯奷奴奨奛夲奝模式挖掘算法的原因。接下来，详细讲解了LDP树的算法和层次建立的过程，以及如何进行频繁模式挖掘。最后，总结了本文的贡献和方法的有效性。 本地化差分隐私是一种数据隐私保护方法，它不会暴露用户的敏感数据给第三方，同时能够提供估计结果的有效性。频繁模式挖掘是一项重要的数据挖掘任务，它可以帮助人们发现数据中的相关规律和趋势。在本地化差分隐私下进行频繁模式挖掘是一大挑战，因为噪声数据会对挖掘结果产生影响。 奓奖奓奍方法是一种频繁模式挖掘方法，它通过基于频率推测的候选集构造来解决频繁模式挖掘的问题。然而，随着候选集构造的增大，奓奖奓奍方法的额外开销也会增大，限制了该方法的应用。为了解决这个问题，本文引入了LDP树的算法，并构建了频繁模式树的层次结构。通过LDP树的算法，可以减少奓奖奓奍方法的额外开销，提高频繁模式挖掘的效率。 LDP树的算法主要分为两个步骤：树的构建和频繁模式挖掘。在树的构建过程中，首先将数据划分为若干个子集，然后计算每个子集的频率。接下来，将这些子集按照频率大小进行排序，并构建LDP树的层次结构。在频繁模式挖掘过程中，通过遍历LDP树的层次结构，可以逐步挖掘出频繁模式。 本文的贡献主要有两点。首先，提出了LDP树的算法，实现了基于本地化差分隐私的频繁模式挖掘方法。其次，在挖掘结果有效的前提下，大大降低了额外开销，提高了方法的应用性。 总之，本文介绍了基于本地化差分隐私的频繁模式挖掘方法，详细讲解了LDP树的算法和层次建立的过程。通过引入LDP树的算法，可以在保证隐私性的同时进行频繁模式挖掘。本文的方法在实际应用中具有一定的可行性和有效性，为解决频繁模式挖掘问题提供了一种新的思路和方法。