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本發(fā)明適用信息技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種大規(guī)模數(shù)據(jù)集的頻繁項(xiàng)集挖掘方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：估算樣本容量，從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中采集樣本容量大小的樣本數(shù)據(jù)集，挖掘樣本數(shù)據(jù)集中的閉頻繁項(xiàng)集并計(jì)算大規(guī)模數(shù)據(jù)集對應(yīng)的最大長度約束，以生成大規(guī)模數(shù)據(jù)集對應(yīng)的縮減數(shù)據(jù)集，通過縮減數(shù)據(jù)集構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集的噪聲FP?Tree，將隱私預(yù)算平均分配給噪聲FP?Tree的每一層，通過噪聲FP?Tree和噪音閾值選出候選集合，通過幾何機(jī)制噪音增加候選集合的隱私保護(hù)，再從候選集合中選出預(yù)預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)頻繁項(xiàng)集，從而減小了大規(guī)模數(shù)據(jù)集頻繁項(xiàng)集挖掘的計(jì)算強(qiáng)度，保證了數(shù)據(jù)挖掘的隱私性，同時(shí)降低了全局敏感度、提高了數(shù)據(jù)和挖掘結(jié)果的可用性。

方法過程>其它方法過程>大規(guī)模頻繁項(xiàng)數(shù)據(jù)集挖掘方法