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公开(公告)号：CN116467751A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310457844.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种带有隐私保护的关联规则学习方法，属于数据安全领域。该方法包括：用户分组：将用户分成三个小组，这三个小组的用户在频繁模式挖掘方面具有相似的贡献度；候选频繁1项集的构建：通过对第一组用户数据的采集，构建可能为频繁1项集的候选项集；频繁1项集的核对：通过对第二组用户数据的采集，筛选前一组用户得到的候选项集，完成频繁项集的核对；频繁模式挖掘：通过对前一组用户核对后的频繁项集，采用推测机制构建候选的频繁模式，并使用第三组用户完成候选频繁模式的核对，最终实现频繁模式的挖掘。本发明能够安全地使用数据，并且能够快速地挖掘数据中出现的频繁模式，从而实现了数据间关联规则的安全挖掘。
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