数据库关联规则隐藏算法研究现状 在1995年召开的第一届KDD会议上，隐私保护的数据挖掘就已经成为了一个专门的研究主题，自此以后，隐私保护的数据挖掘越来越得到人们的重视，迅速成为近年来数据挖掘领域研究的热点之一。关联规则隐藏作为数据挖掘的一个重要分支，自然也引起了人们的重视。目前，现有的隐私保护算法针对关联规则隐藏的研究最为广泛，文献[1]中首次针对关联规则隐藏问题提出数据“清洗”的概念，并证明最优化清洗是 NP-难题，它的主要思想是选择包含敏感规则的交易数据记录进行删除项或增加项。国外的隐私保护数据挖掘研究开展较早，但仍然以学术研究为主。
国内的关联规则隐藏研究起步较晚，没有形成自己的研究方向，主要工作是对国外已有的算法进行改进。如接凤华提出的 IF-IGA 算法是对 IGA 算法的一个改进，VBA 算法是一个项目均衡牺牲的方法，它针对某一个敏感规则，在敏感交易中选择不同的项作为牺牲项；陈芸等提出的 DMASK 算法是对 Rizvid 等提出的 MASK 算法的改进等等，同国外的研究一样，国内的研究同样还仅限于学术研究。
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