Att hitta frekventa artiklar är den dyraste uppgiften i förening regel gruvdrift. Att lägga ut denna uppgift på en tjänsteleverantör medför flera fördelar för dataägaren såsom kostnadslättnad och ett mindre engagemang för lagring och beräkningsresurser. Gruvresultat kan dock korrumperas om tjänsteleverantören (i) är ärlig men gör misstag i gruvprocessen, eller (ii) är lat och minskar kostsamma beräkningar, returnera ofullständiga resultat, eller (iii) är skadlig och förorenar gruvresultatet. Vi tar upp integritetsfrågan i outsourcingprocessen, d.v.s. hur dataägaren kontrollerar att gruvresultaten är korrekta. I detta syfte föreslår och utvecklar vi en revisionsmiljö, som består av en databasomvandlingsmetod och en resultatverifieringsmetod. Den viktigaste komponenten i vår revisionsmiljö är en artificiell itemset plantering (AIP) teknik. Vi ger en teoretisk grund på vår teknik genom att bevisa dess lämplighet och visa probabilistiska garantier om riktigheten i verifieringsprocessen. Genom analytiska och experimentella studier visar vi att vår teknik är både effektiv och effektiv.
I Ref föreslogs en revisionsmiljö, som består av en databasomvandlingsmetod och en resultatverifieringsmetod baserad på artificiella itemset planteringsteknik (AIP).
An Audit Environment for Outsourcing of Frequent Itemset Mining
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}