HSRDS:数据流中基于滑动窗口的敏感关联规则隐藏算法

本文主要探讨了"基于滑动窗口的敏感关联规则隐藏"这一主题，发表于2013年1月的《吉林大学学报(工学版)》第43卷第1期。研究者们针对数据流环境中的隐私保护问题，提出了一种创新的算法HSRDS（Highly Sensitive Rule Discovery for Data Streams）。HSRDS的核心思想是利用一种变化的频繁模式树（TFP-Tree）作为数据处理过程中的过渡结构，它将原始数据与清洗后的数据有效地连接起来。这种树结构的设计允许实时更新，通过滑动窗口技术，算法能够快速处理并隐藏最新的数据中的敏感关联规则。 滑动窗口是一种时间序列数据处理方法，通过定义一个时间段（窗口）来关注数据的动态变化，而不必保存整个历史记录。在这个框架下，算法能够有效地筛选出那些在特定窗口内频繁出现且具有潜在敏感性的关联规则。同时，为了在保护隐私的同时尽可能减少对数据挖掘性能的影响，研究者引入了两个关键阈值σ和δ。σ用于确定规则的显著性水平，即只有达到这个阈值的规则才会被标记为敏感；δ则用来衡量隐藏规则对数据挖掘结果的负面效应，即尽可能保持规则隐藏的同时，保持预测准确性和效率。 作者张君维等人在文中强调了该算法在计算机应用中的实际意义，特别是在数据挖掘领域，尤其是在隐私保护方面的重要性。敏感关联规则隐藏是确保用户数据安全的关键技术，它能够在满足数据共享和分析需求的同时，防止敏感信息的泄露。关键词包括计算机应用、敏感关联规则、数据挖掘和规则隐藏，这些都表明了研究的焦点在于信息技术的实践应用和理论探究。 这篇论文的文献标志码为A，文章编号为1671-5497(2013)01-0172-07，表明这是一篇经过同行评审并在学术界具有一定影响力的科研成果。通过阅读这篇文章，读者可以深入了解如何在数据流处理中平衡隐私保护和数据分析的需求，这对于任何关注数据安全和隐私政策制定的领域来说都是非常有价值的参考资料。