增强型敏感关联规则隐藏算法：基于ISL与DSR

"这篇研究论文探讨了一种改进的算法，用于隐藏基于ISL（左增加支持）和DSR（右减少支持）算法的敏感关联规则。该算法旨在减少由隐藏操作引发的副作用，同时保持良好的敏感规则隐藏率。实验结果显示，与ISL和DSR相比，该算法更有效地减少了副作用的影响。" 在数据挖掘领域，隐私保护是一个关键问题。特别是当涉及到关联规则挖掘时，敏感信息可能会在频繁项集和规则中暴露。ISL和DSR是两种常用的方法，它们通过调整最小支持度和最小置信度阈值来隐藏数据库中被认为敏感的项目。ISL通过增加某些事务中的项目来隐藏敏感频繁项集，而DSR则通过减少支持度来达到同样目的。 然而，这两种方法都有其局限性，可能会产生大量的新规则或丢失原有规则，导致不期望的副作用。论文提出的新算法借鉴了ISL和DSR的思想，但采用了一种不同的策略，即通过处理规则的左右两侧（LHS和RHS）的比例来降低敏感规则的置信度。这种方法旨在控制隐藏过程中的副作用，使得丢失和新增的规则数量更加合理。 实验部分对比了新算法与ISL和DSR的效果，证实了新算法在减少副作用的同时，能够更好地隐藏敏感规则，从而提供更高的隐私保护水平。这表明，对于那些寻求平衡隐私保护和数据挖掘效率的应用场景，这种增强算法是一个有潜力的选择。 这篇论文为数据挖掘中的隐私保护提供了一个新的视角，通过对ISL和DSR算法的优化，提出了一个更有效的隐藏敏感关联规则的方法。这一工作对于理解如何在不损害数据挖掘结果的情况下保护敏感信息具有重要意义，对于未来在数据挖掘领域的隐私保护研究和实践具有指导价值。