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基于隐私保护的分类挖掘

作者:葛伟平; 汪卫; 周皓峰; 施伯乐数据挖掘分类判定树隐私保护转移概率矩阵

摘要:基于隐私保护的分类挖掘是近年来数据挖掘领域的热点之一,如何对原始真实数据进行变换,然后在变换后的数据集上构造判定树是研究的重点.基于转移概率矩阵提出了一个新颖的基于隐私保护的分类挖掘算法,可以适用于非字符型数据(布尔类型、分类类型和数字类型)和非均匀分布的原始数据,可以变换标签属性.实验表明该算法在变换后的数据集上构造的分类树具有较高的精度.

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计算机研究与发展

《计算机研究与发展》(CN:11-1777/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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