Under affärssamarbetet kan partnerna dra nytta av att dela data. Människor kan använda data mining verktyg för att upptäcka användbara relationer från delade data. Vissa relationer är dock känsliga för dataägarna och de hoppas kunna dölja dem innan de delar med sig. I detta dokument tar vi itu med detta problem i form av föreningsregler som döljer sig. En gömmetod baserad på evolutionär multi-objektiv optimering (EMO) föreslås, som utför dölja uppgiften genom att selektivt infoga objekt i databasen för att minska förtroendet för känsliga regler under angivna tröskelvärden. De biverkningar som genereras under gömprocessen tas som optimeringsmål för att minimeras. HypE, en nyligen föreslagen EMO algoritm, används för att identifiera lovande transaktioner för modifiering för att minimera biverkningar. Resultat på verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna metoden effektivt kan utföra sanitisering med färre skador på den icke-känsliga kunskapen i de flesta fall.
En annan metod baserad på EMO utformades i REF för att identifiera lovande transaktioner för att minimera biverkningar.
Use HypE to Hide Association Rules by Adding Items
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}