数据库中的知识隐藏

伴随着数据共享、隐私保护、知识发现等多重需求而产生的PPDM(privacy preserving data mining),成为数据挖掘和信息安全领域近几年来的研究热点.PPDM中主要考虑两个层面的问题:一是敏感数据的隐藏与保护;二是数据中蕴涵的敏感知识的隐藏与保护(knowledge hiding in database,简称KHD).对目前的KHD技术进行分类和综述.首先介绍KHD产生的背景,然后着重讨论敏感关联规则隐藏技术和分类规则隐藏技术,接着探讨KHD方法的评估指标,最后归结出KHD后续研究的3个方向:数据修改技巧中基于目标距离的优化测度函数设计、数据重构技巧中的反向频繁项集挖掘以及基于数据抽样技巧的通用知识隐藏方法设计.     

XML信息检索中最小子树根节点问题的分层算法

最小子树根节点问题(smallest lowest common ancestor,简称SLCA)是实现XML信息检索研究中关键字查询的一个基本问题,其主旨就是求解所有包含给定关键字的紧致子树的根节点.XU等人给出了3种算法-基于索引的搜索算法(indexed lookup eager,简称ILE)、基于堆栈的算法以及基于扫描的算法(scan eager,简称SE),并通过实验证明ILE算法具有最好的表现.与基于B+树索引结构的ILE算法不同,所给出的新算法,称为LISA(layered intersec     

基于立方体计算的关键梯度分析

梯度分析是数据仓库和联机分析处理中的一项重要分析任务,在决策支持中发挥着重要作用.本文根据实际应用的需要,提出了一种新颖的关键梯度分析方法.借助立方体计算中的计数排序和分割策略,通过扩展补充路径,并利用插入排序方法,实现了高效的关键梯度分析算法.在模拟数据上进行了大量的实验,结果证明了算法的高效性和实用性.