【摘 要】
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分析时空K-匿名技术处理的LBS查询数据,可以获取反映用户查询规律的关联规则,以提供有效的预测功能。传统的数据挖掘方法不能同时考虑到匿名集的时空特性和概率化特性,文中提
【机 构】
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南京邮电大学地理与生物信息学院,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（41201465）, 江苏省自然科学基金（BK2012439）, 江苏省社会发展项目（BE2016774）资助项目
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分析时空K-匿名技术处理的LBS查询数据,可以获取反映用户查询规律的关联规则,以提供有效的预测功能。传统的数据挖掘方法不能同时考虑到匿名集的时空特性和概率化特性,文中提出了一种针对快照查询的时空K-匿名集数据的概率化关联规则挖掘方法。首先,采用概率化的方法计算出各元素集的支持度;其次,分析时空K-匿名集数据的时空泛化特性;再次,挖掘特定时段的匿名集数据,得到由网格推理特定用户的关联规则;最后,实验对比分析文中提出方法与传统方法挖掘规则的性能。结果发现：对于相同K值不同批次的实验数据,在挖掘规则的数量、支持
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