算法复杂性
具体指算法的时间复杂性和空间复杂性，也即算法的执行时间以及在进行数据处理时使用处理资源的消耗程度上，可以说这是直接与计算效率直接相关的一条标准。算法复杂性的高低体现在该算法所需要的计算机资源的多少上。所需资源越多，该算法的复杂性就越高；反之，所需资源越少，该算法的复杂性就越低。具体来说需要时间资源的量称为时间复杂性，需要空间资源的量称为空间复杂性。特别地，在分布式环境下，通讯复杂性也是一个主要因素。无疑，复杂性尽可能低的算法设计算法时所追求的一个重要目标。
3.4 扩展性
指对算法在处理海量数据集时的能力，或者是在数据量增加时，其处理效率的变化趋势。算法的扩展性的好坏直接反映在当所处理的数据量急剧增大的时候，算法的处理效率是否下降得很剧烈。很明显，一个扩展好的算法在数据量增大的同时，其效率的变化是相对缓慢的。算法的扩展性在一定程度上是与其复杂性相关的。例如基于混乱技术的算法在处理数据时，算法从时间复杂度上讲是相对较低的，但是从空间复杂度方面，由于其要遍历整个数据库，计算其中的频繁集，对内存资源的消耗是很大的。特别是数据库中的数据量急剧增大的时候，其处理效率会显著降低，扩展性不好。
4．总结
本文主要描述了课题研究背景与现状，本文来自辣&文*论~文'网，
毕业论文 www.751com.cn 加7位QQ324,9114找源文深入研究了关联规则隐藏算法，探讨了关联规则隐藏算法的评估，对敏感关联规则隐藏的研究，文中还存在许多不足之处。
1-6个月宝宝的发育特征及护理经过相关人员的不断研究与探索，关联规则隐藏算法已经吸收了许多学科的最新研究成果而形成独具特色的研究分支。毋庸置疑，关联规则隐藏研究和应用具有很大的挑战性。和其他新技术的发展历程一样，关联规则隐藏也必须经过概念提出、概念接受、广泛研究和探索、逐步应用和大量应用等阶段。分析目前的研究和应用现状，关联规则隐藏在如下几个方面需要重点开展工作：关联规则隐藏技术与特定商业逻辑的平滑集成问题；关联规则隐藏技术与特定数据存储类型的适应问题；大型数据的选择与规格化问题和关联规则隐藏理论与算法研究。考虑到关联规则的数目可能是相当巨大的，现有的算法并不能完全满足人们对隐私保护系统快速及时响应的需求，所以如何提高隐私保护过程的效率在未来一段时间内还有很多工作要做
上一页 [1] [2] [3] [4] [5]
数据库中敏感关联规则隐藏算法研究数据挖掘+流程图 第5页下载如图片无法显示或论文不完整，请联系qq752018766
