网络用户行为隐私保护：数据挖掘新策略

随着互联网的普及和电子商务的发展，网络用户的隐私保护成为了一个亟待解决的问题。本文的论文《网络用户行为的隐私保护数据挖掘方法》发表于《计算机工程与应用》杂志2012年第13期，重点关注了在Web数据挖掘背景下如何确保用户隐私的同时进行有效的数据分析。 首先，作者指出计算机网络的开放性使得用户隐私面临严重威胁，据调查，高达46%的网页浏览者因担心隐私泄露放弃在线购物，而84%的网民对个人信息被滥用持有担忧态度。这表明隐私保护已经成为制约网络发展的一个关键因素。数据挖掘技术的广泛应用，尤其是在商业领域，如数据仓库的建设和二次开发利用，即对个人数据进行深度分析，往往侵犯了用户的隐私权。 文章的核心内容是提出了一种针对网络用户行为的隐私保护数据挖掘方法。这种方法首先从Web服务器日志中收集用户访问信息，然后通过将这些日志转化为关系数据表的形式，对原始数据进行了匿名化处理。具体而言，通过随机化回答的方式生成干扰数据项，使得在新的数据表中，真实用户身份难以被识别，同时保留了足够的数据特征用于挖掘频繁项集和强关联规则。 作者重点介绍了一种基于这种处理方式的隐私保护关联规则挖掘算法。该算法旨在找到网上购物篮商品之间的关联规则，同时确保这些规则的生成不会直接暴露用户的个人隐私。实验结果显示，这个方法在保护隐私的同时，能够保持数据挖掘结果的有效性和可用性，从而在商业分析中达到平衡隐私和业务需求的目标。 这篇论文对于网络用户行为数据的隐私保护策略进行了深入探讨，提供了一种创新的数据处理方法，有助于企业在满足数据分析需求的同时，尊重并保护用户的隐私权益。这对于推动数据挖掘技术在实践中的合规应用，以及促进网络环境下的信任和可持续发展具有重要意义。