【摘 要】
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隐私保护数据挖掘旨在不访问真实数据的情况下,获得隐藏在数据中的模式或规则。文中介绍隐私保护数据挖掘的几种算法。针对基于部分隐藏随机化回答数据隐私保护挖掘算法（RRPH）
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隐私保护数据挖掘旨在不访问真实数据的情况下,获得隐藏在数据中的模式或规则。文中介绍隐私保护数据挖掘的几种算法。针对基于部分隐藏随机化回答数据隐私保护挖掘算法（RRPH）中使用多参数扰动数据后,K项集真实支持度计算时间成本高的弊端,提出基于粒度技术的部分隐藏随机化回答数据隐私保护挖掘算法（BRRPH）。该算法在RRPH算法的基础上,使用Bitmap表示技术粒度化数据,把支持度计算的数据处理方式转换成粒度计算的方式,项集真实支持度计算转变成了粒度的交集计算。实验表明在不改变准确性和隐私性的情况下,算法时间效率
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