快照查询匿名集关联规则的概率化挖掘方法

作     者：张海涛 汪佩佩 张波波 朱云虹 武晨雪 ZHANG Haitao WANG Peipei ZHANG Bobo ZHU Yunhong WU Chenxue

作者机构：南京邮电大学地理与生物信息学院江苏南京210023 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 

出 版 物：《南京邮电大学学报（自然科学版）》 (Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications：Natural Science Edition)

年 卷 期：2017年第37卷第5期

页      面：68-73页

学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：国家自然科学基金(41201465) 江苏省自然科学基金(BK2012439) 江苏省社会发展项目(BE2016774)资助项目 

主　　题：时空K-匿名 匿名集 关联规则挖掘 概率化 快照查询 

摘      要：分析时空K-匿名技术处理的LBS查询数据,可以获取反映用户查询规律的关联规则,以提供有效的预测功能。传统的数据挖掘方法不能同时考虑到匿名集的时空特性和概率化特性,文中提出了一种针对快照查询的时空K-匿名集数据的概率化关联规则挖掘方法。首先,采用概率化的方法计算出各元素集的支持度;其次,分析时空K-匿名集数据的时空泛化特性;再次,挖掘特定时段的匿名集数据,得到由网格推理特定用户的关联规则;最后,实验对比分析文中提出方法与传统方法挖掘规则的性能。结果发现:对于相同K值不同批次的实验数据,在挖掘规则的数量、支持度均值、置信度均值三个指标上,文中提出方法低于传统的方法;而在基于规则预测的准确率均值、召回率均值、F值均值三个指标上,文中提出方法高于传统方法,表明提出方法具有挖掘规则集中、预测性能高的优点,具有可用性。