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隐私保护数据挖掘算法的研究的任务书
一、选题背景及意义
随着互联网、物联网等技术的发展，数据的数量和种类在不断增加。然而，在进行大数据分析的同时，我们也面临着一个极其重要的问题，即个人隐私的保护。隐私保护数据挖掘算法的研究，就是针对这一问题的研究。
个人信息隐私的泄露可能会带来的经济、社会等方面的影响都是不可忽视的。在这样的前提下，如何同时保护数据隐私与数据挖掘的有效性就成为了一个亟待解决的问题。因此，隐私保护数据挖掘算法研究的意义在于：
1.为了更好地保护人们的隐私，提高人们的数据安全意识和防范意识；
2.开发更为高效、精确的隐私保护数据挖掘算法，防止个人隐私信息泄露；
3.为大数据应用行业的发展提供技术支撑，从而推进社会数字化和信息化的进程。
二、研究内容
1.隐私保护数据挖掘的概述：阐述隐私保护数据挖掘的概念、应用场景等信息，介绍已有的隐私保护方法的特点和局限性，为后续的研究提供背景和基础知识。
2.隐私保护数据挖掘算法的设计：研究能够在数据挖掘的过程中对隐私进行高效、精确保护的算法，包括保护个人身份、属性、数据等多个方面。本部分需重点考虑算法的隐私性、数据挖掘效果、算法运行效率等指标，提出不同算法的优缺点并进行对比分析。
3.算法实现和分析：以UCI数据集等常用数据集为例，对所设计的隐私保护数据挖掘算法进行实现，并对算法的效果进行评估。同时，当前常见的隐私保护数据挖掘算法也需要进行实际对比分析，以验证所提出的新算法的有效性和优越性。
4.研究进展综述：阐述当前国内外隐私保护数据挖掘算法的研究进展，分析不同算法的优缺点和未来研究方向，对本研究的意义进行概括。
三、预期成果
1.本研究将设计能够在数据挖掘过程中保护隐私的新算法，并在UCI等公共数据集上进行实现与应用。
2.本研究将阐述隐私保护数据挖掘的概念、意义等基本概念，提出现存隐私保护算法及其存在的问题，并为进一步研究提供可复制的算法研究范例和思考方向。
3.本研究将撰写论文，并在重要学术会议上进行交流和宣讲，为学术界和工业界提供一些可行性指导以及技术支持等方面的推动与价值。
四、研究计划
1.第一年：基础研究阶段，学习掌握隐私保护数据挖掘的相关知识和文献。先通过真实选题和验证，对数据敏感化的方法进行探讨、设计算法，完成理论分析和初步建模。
2.第二年：算法实现阶段，选择并加工数据，阐述算法的实现过程并针对已有的经典算法进行对比实验。
3.第三年：实验分析阶段，对已有算法和新算法进行深入的分析。在着眼于算法本身的隐私保护性、数据挖掘效果、运算速度等方面进行多角度分析，以获得科学的结论。
4.第四年：论文撰写和宣讲阶段，对所有实验数据进行总结和分析，并在重要学术会议上进行交流和宣讲，获得知名专家的肯定和发布自己的研究成果。
五、研究团队
本课题为数据挖掘和信息保护领域的群体性课题。研究团队中应包括多名信息工程、数据挖掘、统计学、信息安全、算法设计等多领域交叉学科专家，并建议合理安排队员分配和任务。
六、主要参考文献
1.WeiQ,LiL,MengXetal.Anovelprivacy-preservingdataminingframeworkfordistributeddataminingbasedondeeplearning[J].ExpertSystems,2020.
2.MengF,XiangJ,TangF.Aprivacy-preservingdataminingalgorithmbasedondifferentialprivacy[C]//InternationalConferenceonInternetofThingsandIntelligentApplications.2019:185-191.
3.LiT,LiP,MaGetal.ResearchonPrivacyProtectionTechnologyofPersonalInformationinBigData[J].JournalofConvergenceInformationTechnology,2013,8(12):150-159.
4.铁萍,丁子军.面向隐私保护的数据挖掘算法[J].计算机技术与发展,2017,27(9):6-15.
5.ZhanZ,ZhangZ,ChenYetal.ResearchonPrivacy-PreservingAlgorithmforDataPublishing[J].JournalofBiomimetics,Biomaterials,andBiomedicalEngineering,2015,25:233-241.
七、预期进展和成果
本研究旨在设计一种保障个人隐私的数据挖掘算法，能够帮助提高大家对隐私保护的意识和发展，为数据隐私保护技术研究工作的丰硕贡献，同时提供