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基于随机干扰的关联规则隐私保护方法研究的开题报告
一、研究背景
在数字化时代，随着大数据应用越来越广泛，人们逐渐意识到了保护个人隐私的重要性。然而，在实际应用中，数据仍然面临着被滥用的风险。其中，关联规则挖掘技术具有较大的隐私泄露问题。传统的关联规则挖掘方法会通过对数据的分析，找到数据项之间的联系，最终得到一些具有实际应用意义的规则。然而，很多情况下，这些规则会涉及到个人敏感信息，例如消费习惯、健康状况等。如果这些规则暴露给不良的第三方，将会对用户造成难以估量的风险。
因此，关于如何对关联规则挖掘中的敏感隐私信息进行保护，一直是学术界和工业界共同面临的难题。在已有的研究中，常用的保护方法包括数据加密、匿名化、划分数据集等。尤其是匿名化方法，已经取得了广泛研究与应用。
但是，现有的匿名化方法存在一些不足之处，主要包括损失数据的准确性、降低数据可用性和隐私保护程度不够等。因此，为了更好地保护用户隐私，研究如何对关联规则挖掘中的隐私信息进行更有效的保护仍然是刻不容缓的。
二、研究目的
本文旨在探讨一种基于随机干扰的关联规则隐私保护方法，以提高关联规则挖掘方法中的隐私保护程度。
三、研究内容
本文研究基于随机干扰的关联规则隐私保护方法，将传统的关联规则挖掘方法进行改进。该方法在数据挖掘过程中加入了随机干扰，以减少敏感信息的泄露。具体来说，随机干扰的实现方式包括以下两种：
1.加噪处理
在传统关联规则挖掘方法中，使用的是原始数据进行运算的，为了保护隐私信息，在原始数据上加一个随机的噪音，来达到隐藏交易者本身的目的。本文将比较基于拉普拉斯机制和指数机制两种加噪方法的优缺点。
2.样本随机采样
样本随机采样是将原始数据简单地按照特定概率进行删除或者重复复制。与加噪处理相比，样本随机采样的运算速度更快，同时可以保留部分原始数据信息，从而提高数据的准确性。
四、研究意义
本文研究的基于随机干扰的关联规则隐私保护方法，在保护隐私信息的同时，还能保持一定的数据准确性和可用性，比传统的匿名化方法更加适用。该研究为强化数据隐私保护提供了一种新的方向和思路，对于学术界和工业界的数字化转型具有重要意义。
此外，在实际应用中，本文提出的方法可以对各种交易行为进行隐私保护，包括个人阅读偏好、医疗隐私、信用卡消费等。因此，该研究的实用价值也非常明显。
五、研究方法
本文将采用实验研究的方式来验证基于随机干扰的关联规则隐私保护方法的有效性。具体实验流程如下：
1.从已有的数据集中，随机选择一部分作为实验数据，这些数据包含了用户的敏感信息。
2.使用不同的关联规则挖掘方法，包括传统的方法以及本文提出的基于随机干扰的方法。
3.对比不同方法的隐私保护程度和数据准确性，并进行评估和分析。
六、研究预期结果
本文预期能够研究出一种基于随机干扰的关联规则隐私保护方法，能够有效地减少敏感隐私信息的泄露，同时保证数据的准确性和可用性。通过实验证明，该方法相较于传统方法具有更高的隐私保护程度，能够在实际应用中得到广泛运用。