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基于灰关联的联合聚类个性化推荐研究
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作者：陈美娟
来源：福州大学
年份：2014
数据类型 ：学位论文
关键词：
个性化推荐 联合聚类 增量更新 特征属性 灰关联分析
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描述：随着4G技术的发展,给移动互联网带来巨大的发展空间,全球进入全新的移动时代,中国的互联网也开始向移动互联网时代迈进。移动互联网最大的特色是便利和实时性,但面对着大数据时代,移动互联网的便利性受到严重的威胁,如何在众多的数据中找到有效数据成为制约移动互联网发展的一个瓶颈。在大数据和移动互联网的大背景下,如何结合数据挖掘、知识发现等技术实现更加有效的个性化推荐成为目前的研究热点。虽然推荐系统从提出后已经受到多方面的重视,但其本身的稀疏性、扩展性、实时性、准确性和冷启动等问题依旧是限制其发展的因素。本文重点对个
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基于网格的隐私保护聚类挖掘算法研究
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作者：李黎明
来源：福州大学
年份：2010
数据类型 ：学位论文
关键词：
聚类 网格 隐私保护 数据挖掘 灰关联分析
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描述：基于网格的聚类作为聚类分析中的一个重要分支，由于其本身所具有的特性，吸引了国内外众多的学者投身其中，并且迅速成为数据挖掘中一个热门的研究方向。然而，任何事物都有两面性，聚类挖掘在带来重大效益的同时，也存在隐私泄露和数据安全等问题。因此，如何在保护数据隐私的情况下进行聚类挖掘，具有非常重要的理论和现实意义。首先，本文对数据挖掘和聚类分析进行了简要的评述。从数据挖掘的定义、过程和功能出发，分析了数据挖掘中存在的隐私保护问题，接着对聚类分析中常见的数据对象相似性的度量方法、主要的聚类方法及基于网格的聚类算法进行
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基于灰关联的密度聚类微聚集隐私保护算法研究
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作者：廖金娟
来源：福州大学
年份：2014
数据类型 ：学位论文
关键词：
匿名 DBSCAN k 隐私保护 微聚集 灰关联分析
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描述：随着数据挖掘技术的发展及其在人类生活中的广泛应用,数据信息的发布和共享而导致的隐私泄露问题日趋严重,甚至影响到一些人的生活,与此同时,人们对隐私的关注程度不断提高,数据挖掘技术在进行数据分析和发布时不断面临新的困难。因此,数据挖掘隐私保护算法的研究同数据挖掘技术一样成为热点研究问题。在隐私保护算法中,k-匿名技术要求数据表中的同一条敏感属性记录,对应到匿名数据表中的相同准标识符的记录个数应至少为k条,攻击者在这k条记录中就很难准确判断敏感记录所属个体,该技术能够在一定程度上降低隐私泄露风险。近年来在k-匿