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基于隐私保护的关联规则挖掘研究的综述报告
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，越来越多的个人数据和隐私信息被大量收集和分析，因此保护隐私成为了当前信息安全的一个重要问题。关联规则挖掘是现代数据挖掘技术领域中的一个重要分支，其应用范围广泛，包括市场营销、商品推荐、医学诊断等领域。然而，关联规则挖掘技术会泄露个人隐私，如何在保证数据挖掘准确性和应用价值的同时保护个人隐私成为了一个热点问题。
隐私保护关联规则挖掘技术的研究主要包括以下几个方面：
1.匿名化
匿名化是保护个人隐私的一种方法，主要包括两种类型：全局匿名化和局部匿名化。全局匿名化是指处理数据集时对所有记录进行随机的重标记或删除，并将重标记或者删除后的数据传输给关联规则挖掘算法。局部匿名化是指在保证数据的常规特性(比如最大值，最小值，平均数)的前提下，对数据进行保护。
2.增量学习
增量学习技术可以提高关联规则挖掘算法的效率，并且减小算法对原始数据的依赖。增量学习可以探测到关联规则产生的变化，并在此基础上进行调整或更新。为了进一步提高关联规则挖掘的效率，研究人员还可以利用领域知识将原始数据进行采样，以产生更高效的关联规则挖掘算法。
3.可信的第三方
可信的第三方可以提高关联规则挖掘算法的效率和准确性，同时保护个人隐私。可信的第三方可以协调相关方，以实现数据挖掘任务的最大效益。可信的第三方可以将数据集的内部和外部信息进行分离，并对比结果，来保证数据的安全。
4.基于加密算法的关联规则挖掘
基于加密算法的关联规则挖掘是一种通过插入加密算法来改进关联规则挖掘技术的方法。这种方法的基本思路是将数据放在加密环境中，然后利用加密算法来保护数据。这种方法可以保证用户的隐私与数据挖掘的准确性。
总而言之，关联规则挖掘技术的隐私保护是一个非常重要的问题，研究人员正在尝试不同的方法来解决这个问题。我们需要利用隐私保护的关联规则挖掘技术为社会提供更安全、更可靠的数据挖掘服务。