数据挖掘在社交网络中的隐私保护
数据挖掘中的数据隐私与安全保护
数据挖掘中的数据隐私与安全保护数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关联和趋势的技术。
然而，随着数据的不断增长和互联网的普及，数据隐私和安全保护的问题也日益凸显。
在数据挖掘过程中，我们通常需要收集、存储和处理大量的个人数据。
这些数据包括个人身份信息、偏好、购买记录等，具有极高的敏感性。
因此，数据隐私保护成为了一个必不可少的问题。
首先，数据挖掘中的数据隐私问题主要表现在数据收集和存储环节。
为了进行数据挖掘，我们需要从用户那里收集大量的个人数据。
然而，如果这些数据未经充分保护，就可能导致个人隐私的泄露。
因此，在数据收集过程中，我们必须遵循一系列的隐私保护原则，如数据匿名化、脱敏处理等。
其次，数据挖掘中的数据隐私问题还涉及到数据处理和分析阶段。
在这个阶段，我们通常需要对数据进行加工和处理，以便发现其中的模式和规律。
然而，如果不加以妥善处理，这些数据可能会暴露用户的个人信息。
因此，在数据处理和分析过程中，我们必须采取一系列的安全措施，如数据加密、访问控制等，以确保数据的安全性和隐私性。
此外，数据挖掘中的数据隐私问题还涉及到数据共享和交换环节。
在一些情况下，我们需要将数据共享给其他组织或个人，以便进行更深入的分析和研究。
然而，如果没有进行适当的隐私保护措施，这些共享的数据可能会被滥用或泄露。
因此，在数据共享和交换过程中，我们必须确保数据的安全传输和访问控制，以避免数据隐私的泄露。
为了解决数据挖掘中的数据隐私和安全保护问题，研究者们提出了许多有效的解决方案。
例如，差分隐私技术可以在保护数据隐私的同时，仍然能够提供有意义的数据分析结果。
另外，多方安全计算技术可以在不暴露原始数据的情况下，进行安全的数据处理和分析。
这些技术为数据挖掘中的数据隐私和安全保护提供了重要的支持。
然而，尽管有了这些解决方案，数据隐私和安全保护仍然是一个长期而且复杂的问题。
随着技术的不断发展和数据的不断增长，新的隐私和安全威胁也会不断涌现。
基于数据挖掘技术的网络安全和隐私保护研究
基于数据挖掘技术的网络安全和隐私保护研究随着网络技术的飞速发展，我们的生活离不开互联网。
而随着互联网应用范围的不断扩大，网络安全和隐私保护问题也日益突出。
在这样的背景下，数据挖掘技术成为了保障网络安全和隐私保护的重要手段之一。
一、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术是从大量数据中挖掘出有用信息的一种技术。
它在网络安全和隐私保护方面的应用很广泛，比如可以用于恶意代码的检测与分析、网络入侵检测、网络虚假信息检测和网络舆情分析等。
在网络安全方面，数据挖掘技术可以通过对网络流量数据进行分析，检测恶意活动和攻击行为，从而及时发现并阻止网络攻击。
比如，可以通过数据挖掘技术识别出异常行为并警示管理员，帮助其及时发现和解决网络安全问题。
在隐私保护方面，数据挖掘技术可以帮助个人保护隐私。
比如，在网络中传输的个人敏感数据可以通过加密技术加密，数据挖掘技术可以帮助个人锁定合适的加密算法，保证个人敏感数据在传输过程中不被窃取或篡改。
二、数据挖掘技术的挑战随着数据量的不断增长，数据挖掘技术面临了一些挑战。
其中，最为突出的挑战就是大数据的处理。
由于数据量太大，传统的数据挖掘方法已经无法胜任这项工作。
此外，还有很多恶意攻击者非常熟悉和了解数据挖掘技术，并在攻击中利用这些技术来绕过检测和保护措施。
针对这些挑战，我们需要不断探索和研究数据挖掘技术的新模型与新算法。
例如，可以采用分布式处理、增量式处理等方式来解决大数据量的处理问题。
同时，需要不断加强技术研发，提高数据挖掘技术对恶意攻击的识别率和精度，防止攻击者绕过保护措施。
三、数据挖掘技术的发展前景数据挖掘技术在网络安全和隐私保护方面的应用前景非常广阔。
随着人们对数据的需求不断增加，云计算、物联网等技术的普及，对数据挖掘技术的需求也会大幅度增长。
未来，数据挖掘技术将向着智能化和个性化方向发展，数据挖掘技术将更加智能化和用户化。
在智能化方面，将会有更多的深度学习算法和人工智能技术被应用。
社交网络中的数据挖掘及隐私保护研究
社交网络中的数据挖掘及隐私保护研究社交网络是当今世界上最为流行的网络应用之一。
人们常常借助社交网络平台进行交流、分享、娱乐等活动，使得每个人在网络上都能找到自己的社交圈，找到与自己有共同爱好和兴趣的人。
然而，在社交网络中我们不仅可以分享自己的信息，也会不知不觉地暴露自己的一些隐私，这些隐私可能会被一些不法分子所利用。
因此，社交网络中的数据挖掘和隐私保护问题引起了广泛关注。
一、社交网络中的数据挖掘社交网络平台让我们的交际变得更加便捷，方便了我们和他人之间的连接和交流。
然而，在海量的交际和交流信息中，我们可以挖掘出很多有用信息。
数据挖掘技术可以通过对社交网络平台上的各种信息进行深度挖掘，找到潜在的相关性或潜在的影响力。
在社交网络中，我们可以使用数据挖掘技术来做以下事情：1、推荐算法推荐算法是一种基于用户行为和历史数据，对用户进行商品或服务推荐的技术。
在社交网络平台上，通过对用户行为和历史数据的分析，可以向用户推荐朋友、兴趣、产品等。
例如，Facebook会向你推荐“你可能认识的人”，很多网站会向你推荐你可能想要购买的商品等。
2、情感分析情感分析是指通过对文本、音频、图片等信息的分析，发现其中蕴含的情感信息。
在社交网络中，情感分析可以帮助我们分析用户发布的内容是否具有积极的、消极的或中性的情感，了解用户的情感状态和生活方式。
例如，分析用户在社交网络中发表的言论是否积极向上，或者是负面的。
3、社交网络分析社交网络分析是一种通过网络拓扑结构发现不同人群之间的关联、交集、群体动态等知识的技术。
在社交网络中，社交网络分析可以帮助我们了解用户之间的关系、用户群体的特点和行为习惯等信息。
例如，我们可以分析某些人在社交网络中频繁互动，判断他们之间是否存在某种关系，进而发掘他们之间的共同点。
二、社交网络中的隐私保护随着社交网络的发展，越来越多的人使用社交网络平台来与其他人进行互动。
然而，这种便利性是以用户隐私为代价的。
数据挖掘对个人隐私的影响与保护
数据挖掘对个人隐私的影响与保护随着信息技术的迅速发展和互联网的普及应用，数据挖掘(DM)作为一项重要的技术工具，被广泛应用于商业、医疗、金融等各个领域。
然而，数据挖掘也带来了对个人隐私的潜在威胁。
本文将探讨数据挖掘对个人隐私的影响，并提出相关的保护措施。
一、数据挖掘的定义与作用数据挖掘是指从大规模的数据中，通过各种算法和技术手段寻找潜在的、先前未知的、有价值的信息。
它可以帮助企业分析客户需求、预测市场动向、优化运营等，对于提高企业竞争力具有重要作用。
二、数据挖掘对个人隐私的影响1. 隐私泄露：数据挖掘可能通过分析个人数据，揭示用户的身份信息、消费偏好、社交网络等隐私内容，从而导致隐私泄露的风险。
2. 数据滥用：未经授权，企业或个人可能将挖掘得到的个人数据用于商业或其他非法目的，进一步侵犯个人的隐私权。
3. 基于个人数据的定制推荐：虽然定制推荐可以提供个性化的服务体验，但是它也意味着用户的个人数据可能被收集和分析，进而影响个人的隐私。
三、保护个人隐私的措施1. 法律法规的制定与执行：国家和地方政府应制定相关的隐私保护法律法规，并加强对数据挖掘行为的监管和处罚力度，确保个人隐私得到合理的保护。
2. 匿名化和脱敏处理：数据挖掘之前，对个人数据进行匿名化和脱敏处理，从根本上减少隐私泄露的风险。
3. 用户授权与选择权：用户在提供个人数据时应有明确的授权和选择权，可以自主选择是否参与数据挖掘活动，并明确告知数据用途和个人隐私的保护措施。
4. 数据安全保护：企业应加强数据安全管理，采取加密、访问控制、审计等措施保护个人数据的安全，防止未经授权的访问和使用。
5. 提供透明可信的隐私政策与提醒：企业应制定并公示明确的隐私政策，明确告知用户个人数据的收集、使用和保护方式，并在数据挖掘过程中提供相关的提醒和警示。
结论：数据挖掘在提供个性化服务和提高企业竞争力方面具有重要作用，但同时也对个人隐私带来了潜在的威胁。
为了平衡数据挖掘与个人隐私保护之间的关系，政府、企业和用户都应共同努力，制定合理的政策和措施，以确保数据挖掘在保护个人隐私的前提下充分发挥其作用。
数据挖掘中的用户隐私保护策略
数据挖掘中的用户隐私保护策略随着科技的不断进步和互联网的普及，我们的个人数据正变得越来越容易被收集和利用。
在数据挖掘领域，用户的个人信息被用于分析和预测，以便为企业和组织提供更好的服务和产品。
然而，这种数据的收集和使用也引发了对用户隐私保护的担忧。
在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘中的用户隐私保护策略。
首先，匿名化是一种常见的用户隐私保护策略。
通过去除或替换个人身份信息，如姓名、地址和电话号码等，可以将用户数据匿名化处理。
这样一来，数据挖掘分析时就无法直接关联到具体的个人。
然而，匿名化并不能完全保证用户隐私的安全，因为在一些情况下，通过多个数据集的交叉分析，仍有可能重新识别出个人身份。
因此，为了更好地保护用户隐私，我们需要采取其他策略。
其次，差分隐私是一种更加强大的用户隐私保护策略。
差分隐私通过在用户数据中引入噪声或扰动，使得数据分析结果不会泄露个人敏感信息。
这种方法可以有效地保护用户隐私，同时保持数据的可用性和准确性。
然而，差分隐私也存在一些挑战，如如何确定合适的噪声量和保持数据分析结果的有效性等问题。
因此，差分隐私的应用还需要进一步的研究和改进。
此外，用户授权和选择也是重要的用户隐私保护策略。
用户应该有权决定自己的个人数据是否被收集和使用，以及如何被使用。
企业和组织应该尊重用户的选择，并提供明确的隐私政策和用户协议。
此外，用户还可以选择匿名或假名使用服务，以减少个人数据的暴露。
用户的选择和授权是保护用户隐私的基础，也是构建信任关系的重要一环。
最后，数据安全和保护也是用户隐私保护的关键。
企业和组织应该采取必要的安全措施，如加密、访问控制和安全存储等，以保护用户数据的安全性。
同时，定期进行安全审计和漏洞修复也是必不可少的。
只有保证数据的安全性，用户才能放心地使用服务，并信任企业和组织对用户隐私的保护。
综上所述，数据挖掘中的用户隐私保护策略是一个复杂而重要的问题。
匿名化、差分隐私、用户授权和选择以及数据安全和保护等策略都可以在一定程度上保护用户的隐私。
数据挖掘对隐私保护的挑战与解决方案
数据挖掘对隐私保护的挑战与解决方案在当今数字化时代，数据已经成为了一种珍贵的资源。
大量的数据被收集、存储和分析，以帮助企业和组织做出更明智的决策。
然而，数据挖掘的发展也带来了对隐私保护的新挑战。
本文将探讨数据挖掘对隐私的影响，以及可能的解决方案。
首先，数据挖掘技术的发展使得个人隐私面临着更大的风险。
通过分析大规模的数据集，数据挖掘可以揭示出个人的行为模式、消费偏好甚至情感状态。
这些信息的泄露可能导致个人隐私权受到侵犯，例如个人的行踪轨迹被追踪、个人的购买记录被滥用等。
其次，数据挖掘的过程本身也可能导致隐私泄露。
当数据挖掘算法运行时，它需要访问和处理大量的个人数据。
如果这些数据没有得到妥善保护，就有可能被黑客攻击或不法分子利用。
此外，数据挖掘算法的运行也可能产生不可预见的结果，进而导致个人隐私的泄露。
然而，面对这些挑战，我们也可以采取一些解决方案来保护个人隐私。
首先，数据脱敏是一种常用的方法。
它通过对敏感信息进行加密或替换，以保护个人隐私。
例如，可以对个人的姓名、地址等敏感信息进行脱敏处理，使得在数据挖掘过程中无法直接识别个人身份。
其次，隐私保护技术的发展也为数据挖掘提供了解决方案。
差分隐私是一种常见的隐私保护技术，它通过在数据集中添加噪声来保护个人隐私。
这样一来，即使有人试图通过数据挖掘来获取个人信息，也很难准确地还原出原始数据。
此外，数据使用协议的制定也是保护个人隐私的一种有效方式。
数据使用协议可以明确规定数据挖掘的目的、范围和使用方式，以保证个人数据的合法使用。
同时，数据使用协议还可以规定对违反隐私保护规定的行为进行追责，增加了对隐私泄露的威慑力。
最后，教育和意识提升也是保护个人隐私的重要环节。
个人应该意识到自己的隐私权利，并学会如何保护自己的隐私。
同时，企业和组织也应该加强对隐私保护的重视，并采取相应的措施来保护用户的个人信息。
综上所述，数据挖掘的发展给个人隐私保护带来了新的挑战，但同时也提供了一些解决方案。
数据挖掘中的数据隐私保护方法
数据挖掘中的数据隐私保护方法数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它对于商业、科学和社会领域都具有重要意义。
然而，随着数据量的不断增加和数据的广泛共享，数据隐私保护成为了一个迫切的问题。
本文将探讨数据挖掘中的数据隐私保护方法。
首先，匿名化是一种常见的数据隐私保护方法。
通过匿名化，可以将个人身份与数据之间的关联性消除，从而保护个人隐私。
最常见的匿名化方法是脱敏处理，即将个人身份信息、敏感数据等进行替换或删除。
例如，将姓名替换为编号、将年龄按照一定规则进行分组等。
这样一来，即使数据被泄露，也很难追溯到具体的个人身份。
其次，差分隐私是一种强大的数据隐私保护方法。
差分隐私通过在数据中引入噪音，使得攻击者无法准确推断出个体的隐私信息。
具体而言，差分隐私通过对数据进行随机扰动，使得数据的统计特性保持不变，但个体隐私信息得到有效保护。
例如，在计算平均值时，可以在真实值上添加一定的噪音，从而保护个体的隐私。
此外，可信第三方是一种常用的数据隐私保护方法。
可信第三方在数据挖掘过程中充当中介角色，负责数据的收集、存储和分析。
通过可信第三方的介入，数据所有者可以将数据交给第三方进行处理，而不必直接暴露给数据挖掘算法。
这种方法可以有效保护数据的隐私，同时确保数据挖掘的有效性。
另外，数据加密也是一种重要的数据隐私保护方法。
数据加密通过对数据进行加密处理，使得只有授权的用户才能解密和访问数据。
常见的数据加密方法包括对称加密和非对称加密。
对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，而非对称加密使用公钥和私钥进行加密和解密。
数据加密可以有效防止未经授权的访问，保护数据的隐私。
最后，访问控制是一种重要的数据隐私保护方法。
通过访问控制，可以限制对数据的访问权限，防止未经授权的用户获取敏感数据。
访问控制可以通过身份认证、权限管理、审计等方式实现。
例如，只有经过身份认证的用户才能访问特定的数据，管理员可以设置不同用户的权限级别，系统可以记录用户的访问日志等。
数据挖掘中的数据隐私保护方法(Ⅰ)
数据挖掘中的数据隐私保护方法随着互联网的普及和信息技术的发展，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的是数据隐私泄露和滥用的问题，引起了广泛的关注。
在数据挖掘过程中，如何有效保护用户的数据隐私，成为了一个迫切需要解决的问题。
本文将从匿名化、加密技术、访问控制、差分隐私和模型隐私保护等几个方面，分析和探讨数据挖掘中的数据隐私保护方法。
一、匿名化匿名化是一种常用的数据隐私保护方法。
通过对原始数据进行处理，将部分敏感信息进行隐藏，达到保护数据隐私的目的。
常见的匿名化方法包括一般化、删除和添加噪音等。
一般化是指将原始数据中的某些属性进行泛化处理，从而隐藏敏感信息。
例如，将年龄属性的具体数值转换为年龄段，减少了信息的精确度。
删除是指直接删除原始数据中的敏感属性，如身份证号码、手机号码等。
添加噪音则是在原始数据的基础上添加一些随机的噪音信息，使得敏感数据不易被推断出来。
匿名化方法在数据挖掘中得到了广泛的应用，有效保护了用户的隐私信息。
二、加密技术加密技术是另一种常见的数据隐私保护方法。
通过对原始数据进行加密处理，使得未经授权的用户无法获取其中的明文信息。
常见的加密算法包括对称加密和非对称加密。
对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，速度快但密钥管理较为困难。
非对称加密使用公钥和私钥进行加密和解密，密钥管理相对简单但速度较慢。
在数据挖掘中，加密技术可以在数据传输和存储过程中起到有效的保护作用，防止数据被恶意获取和篡改。
三、访问控制访问控制是数据安全的基本手段，也是数据隐私保护的重要手段之一。
通过对用户的访问权限进行控制，限制用户对数据的访问和使用。
访问控制包括身份认证、授权和审计等步骤。
身份认证是确认用户身份的过程，通常通过用户名和密码、指纹和人脸识别等方式进行。
授权是指在用户身份认证成功后，对用户进行访问权限的授予。
审计则是对用户的访问行为进行监控和记录，一旦发现异常行为可以及时采取措施进行应对。
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数据挖掘在社交网络中的隐私保护唐伟晨(学号:111220114)(南京大学计算机科学与技术系, 南京210093)Privacy-Preserving Data Mining in Online CommunitiesWeichen Tang(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)Abstract: Online communities are the most dense area of individual privacy. With the rapid development of online communities, the number of privacy-disclosure problems has been increasing. This article shows the privacy-preserving data mining technology, including how to preserve privacy, the challenges we face and the benefits of privacy-preserving data mining in online communities.Key words: data mining; social networks; privacy protection摘要: 在线社区是网络中个人隐私最为密集的区域。
在线社区的飞速发展的同时，隐私泄露的问题也日益增多。
本文介绍隐私保护数据挖掘技术，包括隐私保护的方法、面临的挑战以及实现在社交网络中隐私保护的数据挖掘的优势。
关键词: 数据挖掘；社交网络；隐私保护中图法分类号: TP301文献标识码: A1 引言近年来在线社区发展迅速，规模越来越大。
截至2013年底我国微博用户为2.81亿，人人网注册用户2.8亿，还有许多大型论坛、企业社区、地方社区等等。
可见在线社区用户规模庞大，可想而知在线社区中的数据规模也是十分庞大的。
庞大的数据，又有各种应用数据挖掘技术的工具对这些数据进行着分析，就会很自然地引发关于隐私方面的争论。
由于对数据挖掘技术的不了解，很多人都在批判将数据挖掘应用于在线社区等隐私集中的区域。
本文将介绍数据挖掘是如何在发挥自身长处的同时保护用户隐私的。
2 背景介绍1. 在线社区简介在线社区是建立在网络上的虚拟社区。
用户通过注册来使用在线社区的扩展功能。
在线社区既可以是互不相识的人们之前的交友平台，也可以是早已认识的两人的联络途径。
在线社区的主要分类有两种，一种是所有人都可以在其中发布信息的，例如微博、BBS等，另一种则是拥有一定权限的人才可以在其中发布信息，例如博客，人人网个人主页等。
2. 数据挖掘的隐私和安全随着数据挖掘的广泛应用，人们越来越多担心如此大规模的应用数据挖掘，可能会对自己的隐私造成侵2 害，所以保护隐私的数据挖掘就应运而生了。
保护隐私的数据挖掘是一个数据挖掘领域的研究，对数据挖掘中的隐私保护做出反应。
当谈到隐私，人们认为就是“不让别人知道我的信息”，然而隐私的定义是“已经发生了的符合道德规范和正当的而又不能或不愿示人事或物、情感活动等”，这两者之间是有差别的。
例如，一个人并不介意别人知道自己的生日，或者是母亲的名字等等。
但是如果这些信息的暴露产生的负面效果，那么人们就会感到自己的隐私受到了侵犯。
另外，如果一个人的所有信息都被暴露，那么很可能就会发生身份盗用。
隐私保护数据挖掘就是要在完成自身功能的同时保护这些暴露的信息不被误用，还要防止身份盗用的发生。
对隐私保护的研究过程中，产生了大量的方法，包括统计学、密码学等方面的方法，由此也产生了基于其上的隐私保护技术。
3 隐私保护的数据挖掘3.1 基本思路隐私保护的数据挖掘的出发点是基于非精确的原始数据挖掘出较为准确的结构。
相比传统的数据挖掘，隐私保护的数据挖掘将原始数据库进行处理，进行特征重构以后再采取挖掘算法得到我们需要的数据。
隐私保护的数据挖掘就是要在原始数据的不准确性和挖掘结果的准确性之间寻求平衡。
3.2 隐私保护技术1. SMC 技术安全多方计算（SMC ）是解决分布式计算安全性的重要方式。
在分布式环境中，参与数据挖掘的各个节点间相互不知道对方的原始数据，这样最能保护隐私不被泄露。
假设有1,2,3……,s 节点，每个节点提供的值为j u ，j=1,2,3……,s 。
假设所有节点和为∑==sj j u U 1属于区间[0,n]。
SMC 下执行求和过程如下：节点1选取一个属于区间[0,n]的随机数R ，然后将)()(1n MOD u R +传给节点2。
节点2将收到的值加上2u 再MOD(n)继续传下去，一直到节点s 。
对任意节点k ，其接收到)()(11n MOD u R V k j j ∑-=+=，然后将)()(n MOD u V k +传递到节点k+1。
最后节点s 奖结果sum 传给节点1，节点1根据结果sum 减去自己选取的R 得到真实的∑==s j j u U1。
2. 匿名技术匿名技术不对数据挖掘结果进行保护，也不对原始数据进行伪装，而是公布带有隐私的所有数据，但是他人拿到隐私数据但不能推导出数据拥有者的身份。
具体方法可以分为以下两类：（1）保护隐私属性集合 单个节点公布数据的时候，节点的标识部分不加密，将隐私属性部分进行单独加密。
系统对每个节点的数据进行汇总后也不能看到每个节点的隐私数据，而只能看到该节点的标识属性数据。
系统将收集到的所有节点的标识属性进行归类统计，当统计得出某个节点的标识属性在整个系统中重复次数超过i K ，系统才能根据i K 解密第i 个节点的隐私属性。
（2）隐藏标识属性集合 节点参与系统的数据挖掘时候，通过一个算法要求系统给出每个节点标识规则。
系统应该能测算出至少满足节点标识重复度大于临界δ的标识规则。
节点根据这个规则在对外公布数据时，合理选取标识，使得系统得到的数据由于标识的重复而不能一一对应，从而保护节点的隐私。
3. 数据转换技术 数据转换技术的主要思想是将用户的真实隐私数据进行伪装或轻微改变，通过数据挖掘，得到可以接受3 精度的挖掘结果。
根据不同的数据挖掘技术，对原始数据的伪装方式也不尽相同。
常见的数据转换技术有随机扰动方法、数据几何变换方法等。
（1）随机扰动技术 把单个节点n x x x ,,,21⋯看做n 个具有相同分布的独立随机变量n X X X ,,,21⋯的值，随机变量n X X X ,,,21⋯具有相同的分布，密度函数是x F 。
真实提供给系统的数据是n n y x y x y x +⋯⋯++,,,2211，i y 是加入的噪声数据，对应随机变量i Y 的值，密度函数为y F （均值为0的正态分布或均匀分布）。
对于挖掘算法，已知i i y x +和y F ，需要推出i X 的值才能进行挖掘计算，推算的主要思路是利用贝叶斯定理迭代进行估算x F 。
（2）数据的几何变换 利用计算机图形学中的几何变换思想来对数据进行变换达到保护原始数据的目的。
经过几何变换的数据与原始数据相差较大，对部分挖掘方法的挖掘结果影响较大。
常见的几何变化方法有数据平移、缩放、旋转等。
该类数据转换方法在聚类挖掘技术中应用较好。
聚类技术的核心是考虑数据间的距离，此距离可以化为一个无量纲的相对距离。
原始数据的平移、缩放、旋转等都不会改变数据间的相对距离的大小，实践证明其对聚类方法的挖掘结果影响较小。
4 挑战1. 随着数据挖掘技术的不断推广，数据挖掘如果被滥用，那么我们的社会生活可能会受到严重的影响。
在线社区中的海量数据可能会给很多用户提供极大地帮助，所以很有可能他们就会滥用数据挖掘技术，挖掘他们想要的信息，但却不注意保护他人的隐私。
因此，对于在线社区中的数据挖掘行为要进行严格的监管，数据挖掘的隐私保护技术也需要大力推广。
2. 不论是利用隐私保护技术进行数据挖掘还是对数据挖掘行为进行监管都是需要额外开销的，如何降低开销提高效率也是一大挑战。
3. 不同的隐私保护方法对隐私的保护程度不同，何种隐私需要何种程度的保护没有一个明确的规定，应当建立一个对隐私保护的数据挖掘的评价体系和量化标准。
5 在线社区中运用数据挖掘的优势在人人网，微博等在线社区中，我们经常看到好友推荐，你可能感兴趣的歌曲、电影、活动推荐，甚至是实习岗位推荐等等，这些便捷的功能都是基于数据挖掘实现的。
随着数据挖掘技术的发展以及在线社区和数据挖掘技术的进一步结合，相信在未来的在线社区中我们能体验到更多基于数据挖掘实现的便捷功能。
6 结束语数据挖掘技术多种多样，隐私保护的数据挖掘方法也同样多种多样，本文只介绍了其中几种，笔者在今后还会查阅其他资料，继续了解其他隐私保护技术。
4引用文献[1] Clifton C, Kantarcioglu M, Vaidya J. Defining Privacy for Data Mining[2] Clifton C, Kantarcioglou M, Lin Xiadong, et al. Tools for Privacy Preserving Distributed Data Mining[3] Vaidya J,Clifton C Privacy-Preserving Data Mining: Why, How, and When[4] Agrawal R, Srikant R Privacy-Preserving Data Mining[5] Lindell Y, Pinkas B. Privacy Preserving Data Mining[6] Rizvi S, Haritsa J R. Maintaining Data Privacy in Association Rule Mining[7] CNNIC 《2014年第33次中国互联网络发展状况统计报告》。