基于随机化的数据扰乱及重构技术是数据挖掘中的隐私保护(Privacy-Preserving Data Mining,PPDM)领域中最重要的方法之一。但是,随机化难以消除由于属性变量本身相关性引起的数据泄漏。介绍了一种利用主成分分析(Principal Component An...基于随机化的数据扰乱及重构技术是数据挖掘中的隐私保护(Privacy-Preserving Data Mining,PPDM)领域中最重要的方法之一。但是,随机化难以消除由于属性变量本身相关性引起的数据泄漏。介绍了一种利用主成分分析(Principal Component Anal-ysis,PCA)进行属性精简的增强随机化方法,降低了参与数据挖掘的属性数据间相关性,更好地保护了隐私数据。展开更多
文摘基于随机化的数据扰乱及重构技术是数据挖掘中的隐私保护(Privacy-Preserving Data Mining,PPDM)领域中最重要的方法之一。但是,随机化难以消除由于属性变量本身相关性引起的数据泄漏。介绍了一种利用主成分分析(Principal Component Anal-ysis,PCA)进行属性精简的增强随机化方法,降低了参与数据挖掘的属性数据间相关性,更好地保护了隐私数据。