【摘 要】
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随着科学技术的不断发展,电商平台逐渐融入人们的生活,商品推荐是电商平台提供个性化服务的有效手段,然而电商平台收集的用户数据导致隐私泄露问题。为解决此问题,研究者提出面向频繁项集和频繁序列的隐私保护技术,包括基于剪枝思想的频繁模式保护、基于Aprior算法的频繁模式保护以及面向差分隐私的频繁序列挖掘等。针对频繁序列保护研究主要集中于传统算法以及剪枝思想,以时间序列为基础的频繁序列保护探索相对较少,且
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随着科学技术的不断发展,电商平台逐渐融入人们的生活,商品推荐是电商平台提供个性化服务的有效手段,然而电商平台收集的用户数据导致隐私泄露问题。为解决此问题,研究者提出面向频繁项集和频繁序列的隐私保护技术,包括基于剪枝思想的频繁模式保护、基于Aprior算法的频繁模式保护以及面向差分隐私的频繁序列挖掘等。针对频繁序列保护研究主要集中于传统算法以及剪枝思想,以时间序列为基础的频繁序列保护探索相对较少,且常忽略序列冗余性等问题,本文以数据集属性特征为前提,考虑如何在隐私保护下完成挖掘算法的设计,主要关注如何降低序列冗余性以及如何提高序列适用性,具体工作为:研究如何有效获取最优频繁序列的规约表示,并减少重构前后频繁序列的隐私泄露,提出满足局部差分隐私的频繁序列挖掘算法。首先,针对冗余属性与非冗余属性,使用冗余序列剪枝方法与FP-Growth原理,对事务数据集进行剪枝操作,使之满足局部差分隐私;其次,通过布尔关联规则挖掘算法与随机响应进行干扰划分,利用时间序列的ID号与冗余序列剪枝方法,寻找最优频繁k-序列模式(1≤k≤n),为降低频繁序列维度提供理论依据;再次,采用频繁序列扰动前后的比值变化和专有隐私预算,确定最优局部敏感度,使之解决隐私预算重复分配问题;最后,使用kosarak数据集进行广泛的实验测试,通过频繁序列精确度、运行时间等实验指标,有效验证本文算法的稳定性与可行性。通过理论研究与实验分析,说明本算法同传统算法相比较,具有更高的隐私性以及较好的数据效用。图[21]表[7]参[81]
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苏联解体后,俄罗斯国内精英阶层在新欧亚主义思潮的引导下,开始将目光从欧洲转向了欧亚地区,希望以地区一体化来维持俄罗斯的战略空间,以维护自身安全、主导区域议程。俄罗斯早期的一体化政策致力于独联体范围内一体化,由于国际形势和地区局势的发展变化,俄罗斯实际上推行了与部分国家联合的次区域一体化政策,并逐步发展为欧亚经济联盟。随着俄罗斯外交重心“向东转”,普京总统在欧亚经济联盟的基础上提出了大欧亚伙伴关系构
民国时期伤寒著作种类较多,数量庞大,与历代伤寒著作相比仅次于清代。学术界对民国伤寒著作现存情况的了解,主要从《中国中医古籍总目》记载中获取,但就当前考察结果来看,《中国中医古籍总目》中记载的著作信息存在较多遗漏讹误现象,目前尚未有学者做专门的补正,现今研究的重点主要集中在单个著名医家学术思想方面,以至民国伤寒著作中尚存有较多著作未被挖掘。此外,对于整个民国伤寒著作的编撰者、编撰方式、发行特点等方面
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