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基于数据集互补的隐私保护决策树

摘要

数据挖掘中的隐私保护由于其广泛的应用范围，十多年来一直是一个热门和重要的研究领域。提出了一类新的数据挖掘方法——隐私保护数据挖掘算法。该算法的目的是保护数据中的敏感信息不受大量数据集的影响。数据集的隐私保护可以用决策树、聚类或关联规则的形式来表示。本文提出了一种基于数据集互补算法的隐私保护方法，该算法存储真实数据集的信息。因此，私有数据可以免受未授权方的攻击，如果部分数据可能丢失，那么我们可以从未实现的数据集和扰动数据集重建原始数据集。

Madhusmita Sahu, Debasis Gountia, Neelamani Samal

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