用于k-匿名數據的關聯規(guī)則集化簡與可視化技術.pdf

1、隨著互聯網的快速發(fā)展，網絡逐漸成為人們日常生活中不可或缺的一部分。人們在享受網絡帶來便利的同時，也在網絡應用的服務器上留下了大量的個人生活、消費、習慣等信息，而這些信息極有可能包含那些人們不愿意泄露的個人隱私信息。隨著人們隱私保護意識的提高，隱私泄露問題也越來越受到人們的重視。通過不斷的發(fā)展和完善，k-匿名隱私保護模型已經逐漸成為數據發(fā)布者可信賴的隱私保護模型，網絡上也將會涌現出越來越多的k-匿名數據。k-匿名數據作為一種特殊的不確定性

2、數據，是通過泛化樹對精確數據進行泛化而得到的，因此使得k-匿名數據的關聯規(guī)則挖掘結果集不同于傳統的確定數據的關聯規(guī)則集。k-匿名數據關聯規(guī)則的挖掘無論是基于等概率展開等概率可能世界，還是通過了解泛化值的特征直接進行關聯規(guī)則挖掘，得到的關聯規(guī)則結果集均包含與k-匿名數據形式相同的關聯項。若將關聯規(guī)則的泛化值還原到確定的值域空間，需要通過大量的計算實現，會導致用戶的等待時間增加，極其不利于用戶的體驗。與此同時，如若原始數據量增加，則關聯規(guī)則

3、結果集也將隨之逐漸增大；且由于關聯規(guī)則自身復雜的特性，即生成的關聯規(guī)則包含項目的個數不確定，每條關聯規(guī)則還有兩個重要參數支持度和置信度，從而使得用戶想要在大量關聯規(guī)則集中探索發(fā)現自己感興趣的關聯規(guī)則變得越來越困難。因此，如何幫助用戶有效的探索和研究關聯規(guī)則結果集是一個亟待解決的問題。
　　目前，經過眾多學者研究發(fā)現，在人類的視覺神經系統的幫助下，信息圖形化的表達能夠給人們提供一種更好的獲取和尋找信息的方式。因此，運用可視化技術對龐

4、大而復雜的關聯規(guī)則進行可視化將是幫助用戶實現對關聯規(guī)則結果集研究和學習的有效方法之一。
　　本文通過學習k-匿名數據的關聯規(guī)則集和可視化技術，提出并實現了基于矩陣的關聯規(guī)則3D可視化系統，用于幫助用戶探索和研究確定化后的k-匿名數據關聯規(guī)則。該系統所使用的可視化技術采用的是新型的基于矩陣的可視化技術，該技術使用規(guī)則-項目的映射代替了傳統的項目-項目的映射，通過規(guī)則-項目映射將原始的關聯規(guī)則結果集轉化為能夠直接進行可視化表達的數據形

5、式，該技術可以有效的解決含有多個前項的關聯規(guī)則的可視化重疊問題；同時，基于對蘊含相同右邊項集的關聯規(guī)則的左邊不同項目的重要性的考慮，本文提出一種應用于確定化后的k-匿名數據關聯規(guī)則集的化簡的方法。該方法通過研究確定化后的k-匿名數據關聯規(guī)則的右邊項集，將屬于同一組的關聯規(guī)則進行歸并，同時為新生成的關聯規(guī)則的項目指派權重。實驗證明，通過這種歸并方法可以有效的化簡確定化后的k-匿名數據關聯規(guī)則結果集，并且可以幫助用戶比較確定化后的k-匿名數

6、據關聯規(guī)則左邊項目的重要性。此外，本文研究的基于矩陣的關聯規(guī)則3D可視化系統提供了簡單實用的交互功能，包括對確定化后的k-匿名數據關聯規(guī)則的支持度、置信度和權重的排序和過濾，對三維矩陣可視化圖形的縮放和旋轉以及與可視化圖形實時交互并展示更詳細的信息等。這些交互功能的實現幫助用戶從不同的角度深入的探索確定化后的k-匿名數據關聯規(guī)則結果集。最后，通過參考可視化系統的評估和軟件測試的方法，對整個系統的功能進行討論。結果表明，本系統可以有效的解