Upptäckten av ofta förekommande artiklar kan tjäna värdefulla ekonomiska och forskningsmässiga syften. Releasing upptäckte ofta objekt, dock, innebär integritet utmaningar. I detta dokument studerar vi problemet med hur man utför frekventa itemet gruvdrift på transaktionsdatabaser samtidigt tillfredsställande differential integritet. Vi föreslår ett tillvägagångssätt, PrivBasis, som utnyttjar ett nytt begrepp som kallas basuppsättningar. En A-basis uppsättning har egenskapen att alla objektet med frekvensen högre än  och är en delmängd av någon bas. Vi introducerar algoritmer för privat konstruktion av en grunduppsättning och använder sedan den för att hitta de vanligaste objekten. Experiment visar att vårt tillvägagångssätt i hög grad överträffar det nuvarande tekniska läget.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. presenterade en algoritm som kallas PrivBasis som kan hitta de vanligaste objekten med differential integritet REF.
PrivBasis: Frequent Itemset Mining with Differential Privacy
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 11, pp. 1340-1351 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}