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基于关联规则下的隐私数据挖掘方法的中期报告
一、研究背景和意义
随着互联网的发展和普及，个人隐私保护问题日益突出，同时，数据挖掘成为信息处理和分析的重要手段。但是，在数据挖掘过程中，可能会泄漏个人隐私信息，因此需要在保证数据挖掘效果的同时保护个人隐私。
关联规则是数据挖掘的基本方法之一，其可以从大量数据中发现经常出现在一起的特定元素组合，这些规则可以被用来预测、分析和优化业务流程。然而，关联规则的挖掘结果可能会泄漏敏感性数据。
因此，本研究基于关联规则下的隐私数据挖掘方法，旨在在保证数据挖掘效果的同时保护个人隐私信息。
二、研究内容和方法
本研究的主要研究内容包括：
1.关联规则下数据挖掘的基本概念和方法。
2.隐私数据保护的基本原理和方法，包括数据匿名化、数据加密、差分隐私等方法。
3.关联规则下的隐私数据挖掘方法，通过减少敏感信息的泄漏来保护个人隐私。
4.实现和评估关联规则下的隐私数据挖掘方法，并进行性能分析和实验结果分析。
本研究将使用实验分析和模拟仿真的方法来评估所提出的隐私数据挖掘方法。在实验中将使用评估指标来评估所提方法的性能和准确性，该指标包括隐私保护程度、数据挖掘准确性、数据挖掘时间和空间复杂度。
三、研究计划和进度
目前，本研究已经完成了对关联规则下数据挖掘的基本概念和方法的学习和总结，同时也初步了解了隐私数据保护的基本原理和方法。目前正在进行关联规则下的隐私数据挖掘方法的研究，同时也开始准备实验环境和评估指标。
未来计划是在第二学期中完成所提出的关联规则下的隐私数据挖掘方法的实现和评估，并进行性能分析和实验结果分析。同时，也将进一步深入研究隐私数据保护的各种方法和技术，以更好地保护个人隐私。