第14章 商务智能社会影响与发展

Chap 14：商务智能社会影响与发展
示例
2-匿名客户表
对于准标识符{性别，生日，邮编}，表中任意一行都有另外一行在性 别、生日和邮编属性上的取值完全相同。例如，t1[性别]= t2[性别]， t1[生日]= t2[生日]， t1[邮编]= t2[邮编]。
经过k-匿名处理的表与公共表连接时，隐私表中的任一个元 组会与至少k个公共表中的元组对应，从而使得k个元组不可 区分。
性别 男 男 女 女 女 女 生日 72.2.7 72.8.10 68.1.2 68.10.3 65.6.8 65.9.6 邮编 11001 11002 21021 21032 61801 61802 收入 高 中 中 中 高 低
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主要内容
14.1 商务智能中的隐私保护
14.2 移动商务智能
14.3 云商务智能
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数据集公布不久，就爆出了一个编号为4417749的 用户的真实身份被发现的事件。该用户在3个月期 间提交了许多有关自身患病症状以及所养宠物的查 询。通过这些查询定位出了她的居住地，找出她的 真实身份，从而泄露了她的个人隐私。 4
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资源池共享（Resource pooling）
快速灵活布署（Rapid elasticity）
可度量的服务（Measured service）
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移动商务智能目前已经成为应用和研究的热点。
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14.3 云商务智能
云商务智能是云计算（cloud computing）和商务 智能相结合的产物，是一种按需商务智能（ondemand business intelligence）。 维基百科上对云计算的定义：云计算是一种基于互 联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资 源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。 云计算是一种对可配置计算资源（如，网络，服务 器，存储，应用和服务）无处不在的、方便的、按 需网络访问的使用模型，只需极少的管理工作和服 务提供商的互动就可以快速提供和释放计算资源。
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k-匿名的原理
将隐私表中的部分属性进行概括或隐匿，以便使具 有相同准标识符取值的人数多于1个，达到k个（ k>1）。 给定包含n个属性 A={A1, A2, …, An}的隐私表T，由 m行元组构成，即T={t1, t2, …, tm}，其中ti是第i个 元组，即表的第i行。设ti[Aj]代表元组ti中属性Aj的 取值。
性别 男 男 女 女 女 女 生日 72.* 72.* 68.* 68.* 65.* 65.* 邮编 110* 110* 610* 610* 618* 618* 收入 高 中 中 中 高 低 10
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AOL数据集隐私泄露事件
2006年美国在线（AOL）的一个实验室发布了一个 供学术界研究的搜索日志数据集：
该数据集包含了65万个AOL用户的2千万个查询，是这些 用户在2006年3个月中的搜索记录，包括提交了什么查询 ，点击了哪些页面等。 通过分析搜索日志可以发现用户的搜索意图，进行搜索 推荐、准确的广告投放等。
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隐私表与公共表
含有隐私信息的表为隐私表，公开发布的表为公共 表。 隐私表中的属性分为敏感属性和非敏感属性，其它 属性为非敏感属性。
利用隐私表与公共表一些相同的属性连接后可以唯 一地识别出至少一个人的属性组称为准标识符（ quasi-identifier），一个隐私表的准标识符可能有 多个。
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Introduction to
商务智能方法与应用
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Lecture 14: Social Impacts and Development of BI
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14.1商务智能中的隐私保护
商务智能通过收集、分析大量数据发现其中隐含的 知识，为企业决策提供支持。
例如，通过收集客户的行为数据，可以发现用户的兴趣 偏好，为其提供个性化服务，提高客户满意度，增加企 业利润。
但是，这些数据被善意利用的同时，也有可能泄露 用户的隐私。
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云计算服务的五种基本特征
按需自助服务（On-demand self-service）
宽泛的网络访问方式（Broad network access）
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隐私信息通过连接操作被泄露
72.2.7 11001 高 72.8.10 11002 中 68.1.2 21021 中 68.10.3 21032 中 65.6.8 61801 高 65.9.6 61802 低 表14.2 公开的选民信息 姓名 性别 生日 邮编 Tony 72.2.7 11001 男 John 72.8.10 11002 男 Peter 68.1.2 11002 男 Emily 68.10.3 21021 女 Lily 65.6.8 21032 女 Laura 65.9.6 61801 女 Connie 72.2.7 61802 女 性 别 男 男 女 女 女 女 表14.1 客户信息 生日 邮编 收入 表14.3 病人和选民信息连接后的表 姓名 性 生日 邮编 收入 别 Tony 男 72.2.7 11001 高 John Emily Lily Laura Connie 男 女 女 女 女 72.8.10 68.1.2 68.10.3 65.6.8 65.9.6 11002 61021 61032 61801 61802 中 中 中 高 低
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实现隐私保护
一方面需要业界的行业规范和相应法律法规的制定 ，另一方面，也可以研究如何对数据进行处理，屏 蔽用户的真实信息，在不泄露用户隐私信息的基础 上合理使用数据。
对数据处理的方法包括加密、添加噪音或扰动等。
在数据挖掘领域，隐私保护也是一个研究领域。针 对关联规则、分类、聚类等分析技术，研究如何在 保护隐私信息的情况下，最大限度地保证挖掘结果 的有效性。
云计算的三种服务模型
软件即服务，简称SaaS（Software-as-a-service ） 平台即服务，简称PaaS（Platform-as-a-service ）
基础设施即服务，简称IaaS（Infrastructure-as-aservice）
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14.2 移动商务智能（1）
近几年，手机、平板电脑等移动终端设备的普及使 得人们可以随时随地访问互联网，获取信息，移动 互联网经历了迅猛的发展。 IBM、SAS、SAP、Oracle等都推出了针对移动终 端设备的商务智能产品。 随着GPS等定位技术的发展和普及，获取了大量的 用户轨迹数据。通过对这些数据的分析，可以发现 其中隐含的知识。 用户的签到信息记录了个人的位置信息及活动，反 映了用户的兴趣、偏好和生活习惯。对这些数据的 有效分析，可以提取用户的偏好和行为模式。
如果表T中任一个元组tT，对于任意一个准标识符 Q={B1, B2, …, Bl }A，都存在另外(k-1)个元组{s1, s2, …, sk-1}T，满足t[Bi]=sj[Bi]，其中i=1, 2, …, l， j=1, 2, …, k-1。此时该表T称为k-匿名表。
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移动商务智能（2）
综合移动商务信息、移动地理信息以及社会网络信 息，运用商务智能技术发现其中隐含的知识，可以 为移动商务的决策提供支持，为用户提供个性化服 务，为设计新的业务运营模式提供支持。