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

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。

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

近年来，随着计算机技术的迅猛发展，信息技术得到了广泛的应用，数据挖掘技术作为一个新兴领域，其算法之一——关联规则算法，尤为活跃。关联规则算法能够有效处理大量数据和信息，通过从数据库中提取繁琐的项集，并建立这些项集之间的关联关系，从而挖掘出有价值的数据信息，满足不同领域的需求。深入研究了数据挖掘中关联规则算法的应用与发展。

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》深入探讨了如何高效挖掘和处理互联网产生的大规模数据。本书基于斯坦福大学CS345A课程内容，为高级本科生和初入研究生提供友好的学习资源。重点讲解了处理无法完全装入主内存的大数据集的实践方法。书中覆盖了分布式文件系统、Map-Reduce编程模型、相似度搜索（如MinHashing和局部敏感哈希）、数据流处理及特别算法、搜索引擎技术（如PageRank算法）、频繁项集挖掘（包括A-Priori算法）、以及针对高维数据集的聚类算法。适合希望深入了解和应用数据挖掘与大数据处理技术的专业人士和学生。

关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要研究方向，针对经典Apriori算法在频繁扫描事务数据库时效率低下的问题，在现有研究基础上提出了一种改进的基于关系矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和实验结果表明，该算法在效率和实用性上均有显著提升。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]