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A GA-Based Approach to Hide Sensitive High Utility Itemsets

机译:基于GA的隐藏敏感的高实用项集的方法

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摘要

A GA-based privacy preserving utility mining method is proposed to find appropriate transactions to be inserted into the database for hiding sensitive high utility itemsets. It maintains the low information loss while providing information to the data demanders and protects the high-risk information in the database. A flexible evaluation function with three factors is designed in the proposed approach to evaluate whether the processed transactions are required to be inserted. Three different weights are, respectively, assigned to the three factors according to users. Moreover, the downward closure property and the prelarge concept are adopted in the proposed approach to reduce the cost of rescanning database, thus speeding up the evaluation process of chromosomes.
机译:提出了一种基于遗传算法的隐私保护实用程序挖掘方法,以找到要插入到数据库中以隐藏敏感的高效实用程序集的适当交易。它在向信息需求者提供信息的同时保持了较低的信息丢失率,并保护了数据库中的高风险信息。在提出的方法中设计了具有三个因素的灵活评估功能,以评估是否需要插入已处理的交易。根据用户,将三个不同的权重分别分配给三个因素。此外,该方法采用向下封闭特性和预先扩大的概念,以减少重新扫描数据库的成本,从而加快了染色体的评估过程。

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