Frekvent sekventiellt mönsterbrytning är en central uppgift inom många områden såsom biologi och ekonomi. Frisläppandet av dessa mönster ger dock upphov till allt större oro för den personliga integriteten. I detta dokument studerar vi det sekventiella gruvproblemet inom ramen för den differentierade integriteten som ger formella och bevisbara garantier för privatlivet. På grund av den typ av differential integritet mekanism som stör frekvensen resulterar med buller, och den höga dimensionaliteten i mönsterutrymmet, är detta gruvproblem särskilt utmanande. I detta arbete föreslår vi en ny tvåfasalgoritm för gruvdrift både prefix och substringsmönster. I den första fasen utnyttjar vi de statistiska egenskaperna hos data för att konstruera ett modellbaserat prefixträd som används för att bryta prefix och en kandidatuppsättning substrängsmönster. Frekvensen av substring mönster förfinas ytterligare i den på varandra följande fasen där vi använder en ny omvandling av de ursprungliga data för att minska perturbation buller. Omfattande experimentresultat med hjälp av verkliga dataset visade att vår strategi är effektiv för gruvdrift både substring och prefix mönster i jämförelse med state-of-theart lösningar.
Bonomi och Xiong REF föreslog en tvåfas algoritm för att hitta frekventa objektet.
A two-phase algorithm for mining sequential patterns with differential privacy
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}