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统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘中拥有重要和有用的地位。尽管集中式挖掘SQ规则的算法已经存在,但是集中式算法不能简单应用到分布式环境中,尤其涉及到分布式环境中各方的私有信息保护的时候。考虑数据分布共享的多方,在不泄漏各自的私有信息的情况下,合作完成SQ规则的挖掘问题。该问题属于保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究领域的问题。基于3个PPDM的基本工具,包括安全求和、安全求平均和安全求频繁项集的集合等,提交2个算法,共同完成水平划分数据下的保护私有信息的SQ规则挖掘。其中,一个算法安全计算置信区间,该区间用来检验规则的重要性;另一个算法安全挖掘规则。最后,给出算法的正确性、安全性和复杂性分析。 相似文献
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统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘中拥有重要和有用的地位。尽管集中式挖掘SQ规则的算法已经存在,但是集中式算法不能简单应用到分布式环境中,尤其涉及到分布式环境中各方的私有信息保护的时候。考虑数据分布共享的多方,在不泄漏各自的私有信息的情况下,合作完成SQ规则的挖掘问题。该问题属于保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究领域的问题。基于3个PPDM的基本工具,包括安全求和、安全求平均和安全求频繁项集的集合等,提交2个算法,共同完成水平划分数据下的保护私有信息的SQ规则挖掘。其中,一个算法安全计算置信区间,该区间用来检验规则的重要性;另一个算法安全挖掘规则。最后,给出算法的正确性、安全性和复杂性分析。 相似文献
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