一种基于安全多方计算与随机干扰的隐私保护关联规则挖掘混合算法

隐私保护关联规则挖掘的混合算法是一个基于安全多方计算与随机干扰相结合的混合算法，该算法解决了现有的隐私保护关联规则挖掘算法无法满足效率与精度之间的折中问题。 知识点： 1. 隐私保护关联规则挖掘算法：该算法是一种基于半诚实模型的混合算法，利用项集随机干扰矩阵对各个分布站点的数据进行变换和隐藏，然后恢复项集的全局支持数。 2. 安全多方计算：安全多方计算是一种可以在多个参与方之间进行计算的技术，该技术可以保护参与方之间的隐私。 3. 项集随机干扰矩阵：项集随机干扰矩阵是一种用于对数据进行变换和隐藏的技术，该技术可以保护数据的隐私。 4. 半诚实模型：半诚实模型是一种用于隐私保护的模型，该模型可以在保护隐私的同时，保持算法的效率和精度。 5. 项集恢复：项集恢复是指从加扰的数据中恢复项集的过程，该过程可以使用安全多方计算技术来实现。 6. 全局支持数：全局支持数是指项集在所有分布站点中的支持数，该数值可以用于评估项集的重要性。 7. 剪枝：剪枝是一种用于减少数据维度的技术，该技术可以用于提高算法的效率。 8. 全局关联规则：全局关联规则是指从数据中挖掘的关联规则，该规则可以用于预测未来事件的发生。 9. 隐私保护：隐私保护是指保护个人或组织的隐私不被泄露的技术，该技术可以用于保护数据的隐私。 10. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是指从数据中挖掘关联规则的过程，该过程可以用于发现数据中的隐含模式。 11. 数据挖掘：数据挖掘是指从大量数据中挖掘有价值信息的过程，该过程可以用于发现数据中的隐含模式。 12. 安全计算：安全计算是指在保护隐私的同时进行计算的技术，该技术可以用于保护数据的隐私。 13. 随机干扰：随机干扰是一种用于保护数据隐私的技术，该技术可以用于保护数据不被泄露。 14. 项集：项集是一种数据结构，该结构可以用于存储和处理大量数据。 15. 分布站点：分布站点是一种数据存储结构，该结构可以用于存储和处理大量数据。 该混合算法可以解决隐私保护关联规则挖掘算法的效率与精度之间的折中问题，并且可以保护数据的隐私。