研究报告-面向互联网平台用户隐私保护的分布式关联规则挖掘算法.pdf

分布式大数据挖掘的朋友，如果你正好在找个靠谱的关联规则挖掘实现，不妨看看这个基于AprTidRec 算法的系统，挺实用的。它改进了老掉牙的 Apriori，少了剪枝，过程更轻巧，对大规模数据集也游刃有余。 用的是局部到全局的通信方式，先各自干活儿，再汇总结果。这种方式对数据分布广的情况友好，能少多无用的候选项，效率高出不少。代码结构也清晰，逻辑分明，调试起来不会太费劲。 系统本身还算蛮稳定的，数据量一大也不怂。每个节点算自己的频繁项集，合并结果，不容易出错。对你要做电商推荐、用户行为这些场景，挺合适的。 另外，作者还整理了一些相关技术文章，像Apriori 算法、CanTree 优化、Spar

关联规则挖掘是数据挖掘领域的核心任务之一。近年来，随着数据规模不断扩大，分布式数据库架构以及数据动态变化的特性对关联规则挖掘算法提出了更高的要求。本研究聚焦于 CanTree 数据结构，提出一种高效的分布式关联规则挖掘算法，并设计相应的增量更新机制以适应动态变化的数据环境。

模糊数学的医学诊断模型，用 VB 语言开发的那种，还挺实用的。专门针对急性脑梗塞，能根据临床数据做出分型判断。你要是做和医学相关的数据挖掘，这个思路可以借鉴下，尤其是在隐私保护和分布式计算方面，蛮有启发。

在隐私保护数据挖掘领域，如何在保障数据安全性的前提下，不损失挖掘精度一直是一项挑战。为解决这一问题，我们提出了一种基于Paillier同态加密的关联规则挖掘方法，该方法适用于分布式环境。 方法特点: 计算与解密分离: 采用计算方和解密方分离的策略，有效保障数据挖掘过程的安全性。 精度无损: 利用同态加密特性，在不解密数据的情况下进行计算，确保挖掘精度不受影响。 效率提升: 引入蒙哥马利算法优化Paillier算法，降低计算开销，保证算法效率。 实验结果表明，该方法在引入加解密过程后，整体开销依然处于可接受范围，验证了其在实际应用中的可行性。

关联规则挖掘一直是数据挖掘中重要的内容之一。提出了DPCFP-growth算法，它是基于MSApirori算法，并采用了CFP-growth分而治之的策略，以弥补原算法的不足。与CFP-growth算法相比，DPCFP-growth算法有效地将大数据库分解为多个小的子数据库，从而提高了算法的运行效率。实验结果表明，DPCFP-growth算法在大型数据挖掘中具有优越性。

这份文档是关于大数据入门的介绍，涵盖了数据整理、应用方法和加工技术。在互联网和大数据的背景下，这些信息对于商业决策具有重要意义。

随着互联网技术、移动支付技术和智能手机的普及，共享经济为新型经济形态的经营理念带来了快速发展，互联网专车作为其中一种形式逐步兴起。本研究以互联网专车平台为研究对象，在理性行为理论、创新扩散理论及服务业相关研究的基础上，结合技术接受模型(TAM)、理性行为理论的主观规范、创新扩散理论的兼容性特征以及现代服务业特点，将用户使用意愿作为因变量，使用态度作为中介变量，分析感知有用性、感知兼容性、感知价格、主观规范、异质性、即时性和结合性等自变量。通过构建结构方程模型并提出相关假设，设计量表并通过问卷调查获得322份有效数据。最终，利用SPSS进行统计分析和测量指标的信度与效度检验，并通过Amos验证结

在分布式系统中，挖掘关联规则是一个挑战，但也充满了机会。论文中了两种方案：第一种是局部－局部通信模式，各站点负载均衡；第二种是局部－全局通信模式，减少了局部站点的通信负担，完全异步，但对全局站点要求较高。如果你在做类似的分布式挖掘工作，了解这些通信模型能你更好地设计系统，选择合适的架构。结合相关技术，你也可以更好地提升性能，做到既高效又稳定哦。建议你查看以下资源来进一步拓展知识：Paillier 同态加密的应用、基于 CanTree 的增量更新算法、Hadoop 在分布式系统中的作用等，都有挺实用的思路和方法。

关联规则挖掘算法里的规则隐藏，真的是个挺有意思的方向。OSA 算法算是比较实用的一个，思路也蛮灵活。它不是单纯砍掉规则，而是通过加点东西、设点限制，把支持度和置信度搞低一点，巧妙隐藏那些敏感的信息。 你要是平时接触数据挖掘，尤其是做那种要隐私数据的项目，这篇论文就挺值得一看。讲得比较细，思路也比较清晰。重点是，它没有绕的数学公式，读起来还挺顺。 而且里面提到的优化策略，也能应用在类似的Apriori或多层关联里，大数据的时候还能顺带优化一下性能，效率也能提上去。实操性还不错。 建议你顺便看看这些相关文章：像Apriori 算法那篇就讲得挺清楚的，还有Hash Tree 优化的思路也蛮实用，是在