Nuförtiden krävs det ofta att man delar data mellan organisationer under affärssamarbetet. Datautvinningstekniken har möjliggjort effektiv kunskapsutvinning från stora databaser. Detta ökar dock risken för att den känsliga kunskapen avslöjas när databasen lämnas ut till andra parter. För att ta itu med denna integritetsfråga kan man rensa den ursprungliga databasen så att den känsliga kunskapen döljs. Utmaningen är att minimera sidoeffekten på kvaliteten på den renade databasen så att icke-känslig kunskap fortfarande kan brytas. I detta dokument studerar vi ett sådant problem i samband med att man döljer känsliga ofta förekommande artiklar genom att på ett klokt sätt ändra transaktionerna i databasen. Till skillnad från tidigare arbete, anser vi kvaliteten på den renade databasen särskilt för att bevara icke-känsliga frekventa objekt. För att bevara de okänsliga ofta förekommande objekten föreslår vi ett gränsbaserat tillvägagångssätt för att effektivt utvärdera effekterna av eventuella ändringar av databasen under döljandet. Kvaliteten på databasen kan upprätthållas väl genom att girigt välja ändringar med minimal bieffekt. Experimentresultat rapporteras också för att visa hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Sun Ref föreslog ett gränsbaserat tillvägagångssätt, som fokuserar på att bevara gränsen för icke-känsliga ofta förekommande artiklar snarare än att överväga alla under saneringsprocessen.
A Border-Based Approach for Hiding Sensitive Frequent Itemsets
{'venue': 'ICDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}