1、在數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生巨大財富的同時,隨之產(chǎn)生的就是隱私泄露的問題,如果數(shù)據(jù)使用者無法保護相關數(shù)據(jù)和知識,所采集到的數(shù)據(jù)往往和真實的數(shù)據(jù)間存在很大的差別甚至不能夠完成數(shù)據(jù)采集,在這些數(shù)據(jù)上實施相應的數(shù)據(jù)挖掘工作而獲得的結果必定是不精確的乃至根本是錯誤的。數(shù)據(jù)挖掘就會遭遇“巧婦難為無米之炊”的窘迫局面,連最好的數(shù)據(jù)挖掘方法也于事無補,隱私保護水平的高低和能否取得較為真實的數(shù)據(jù)之間有著直接的關系,進而影響到挖掘結果的實用性和可靠性。因此,如何能夠在

2、數(shù)據(jù)挖掘的過程中處理好隱私保護已經(jīng)成為一個數(shù)據(jù)挖掘研究領域中亟待解決的關鍵性問題。
　　 論文在介紹了關聯(lián)規(guī)則挖掘問題的研究現(xiàn)狀、相關技術的基礎上,重點探討了基于遺傳算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘、隱私保護關聯(lián)規(guī)則挖掘、分布式隱私保護關聯(lián)規(guī)則挖掘等問題,并就其中的一些關鍵問題進行了較為深入的探討,提出了相應的解決方案。
　　 論文的主要研究工作包括以下幾個方面:
　　 (1)介紹了關聯(lián)規(guī)則挖掘、遺傳算法以及隱私保護等方面的發(fā)

3、展現(xiàn)狀和相關技術。
　　 (2)針對遺傳算法應用于關聯(lián)規(guī)則挖掘中所面臨的問題,對選擇、交叉和變異等算子加以改進,提出一種基于自適應遺傳算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘方法ARMMBAGA。
　　 (3)提出了一種基于遺傳算法的隱私關聯(lián)規(guī)則保護算法PARPABGA,通過設置其適應度函數(shù),將遺傳算法應用于隱私保護關聯(lián)規(guī)則挖掘中,有效的隱藏了敏感關聯(lián)規(guī)則,提高了算法的效率。
　　 (4)提出了一種基于向量點積的分布式隱私保護關聯(lián)規(guī)則