【摘 要】
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针对数据水平分布的关联规则隐私保护挖掘算法中隐私受损和挖掘效率较低的问题,提出一种由半诚实第三方参与的安全多方计算方法和快速分布式关联规则挖掘方法相结合的TSum FD
【基金项目】
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安徽省高校省级自然科学研究重点项目“面向肿瘤基因表达数据的特征选择与集成分类研究”（KJ2014A266）.安徽省省级质量工程项目“信息管理与信息系统专业综合改革试点”（2012zy052）.
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针对数据水平分布的关联规则隐私保护挖掘算法中隐私受损和挖掘效率较低的问题,提出一种由半诚实第三方参与的安全多方计算方法和快速分布式关联规则挖掘方法相结合的TSum FDM挖掘算法。为了防止水平分布下各个站点信息的泄漏,该算法引入半诚实的第三方参与计算过程,利用安全求和协议产生全局频繁项集。首先,每个站点接受的是上一个站点经过安全求和协议加密后传来的信息,并在计算过程中每个站点加入第三方随机生成的参数来隐藏实际被支持的频繁项集,最后将生成的结果传给第三方进行计算求得全局频繁项集,进而得到关联规则。实验结果表
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