在当今信息化社会，数据挖掘技术是处理和分析大量数据以发现模式和建立关联的重要手段。隐私保护数据挖掘是其中的一个研究热点，特别是在遵守法律法规与保护个人隐私的前提下，如何有效利用数据进行深度分析，以得到有价值的信息。增量式匿名化的隐私保护数据挖掘算法是为了解决在大规模数据集上进行数据挖掘时，面临的数据容量大和分散性强所导致的聚类性不佳的问题。以下将对相关知识点进行详细阐释。
1. 数据隐私保护：
数据隐私保护指的是在数据分析和挖掘过程中，确保个人数据不被泄露或滥用的技术和策略。隐私保护措施可以分为两类：一是确保个人数据不被非法获取的访问控制；二是确保个人数据即使在被合法获取之后，也不会被未授权使用或披露的隐私增强技术。
2. 匿名化处理：
匿名化处理是一种隐私保护技术，其目的是去除或替换个人数据中的识别信息，使得数据无法追溯到特定个人。这一过程降低了数据使用者侵犯个人隐私的风险。在数据挖掘中，匿名化处理是实现隐私保护的关键步骤，但同时也带来了数据分析能力的下降。
3. 增量式匿名化：
增量式匿名化是指数据集在不断更新（例如，新数据的加入或旧数据的删除）时，仍保持数据的匿名性。在实际应用中，数据流往往是连续不断的，因此传统的静态匿名化方法不能满足实时数据处理的需要。增量式匿名化允许对新加入的数据进行匿名化处理，同时保持已有数据的匿名性不变。
4. 数据挖掘中的隐私保护挑战：
在数据挖掘过程中保护隐私是一项挑战，尤其是在数据挖掘算法可能会揭露敏感信息的情况下。在不泄漏敏感信息的前提下，如何提取有用信息是隐私保护数据挖掘算法所要解决的核心问题。
5. 互信熵特征提取：
互信熵是信息论中的一个概念，用于衡量两个随机变量之间相互依赖的程度。在隐私保护数据挖掘中，通过互信熵可以评估数据特征之间的关联性。在此基础上，特征提取算法能识别出最能代表数据集特征的变量组合，既保留数据的有用信息，同时去除隐私数据，这为隐私保护和数据挖掘找到了一个平衡点。
6. 闭频繁项集特征重组方法：
在数据挖掘中，频繁项集是一个常用的概念，指在数据集中频繁出现的项的组合。闭频繁项集则是指不能被其他频繁项集严格包含的频繁项集。闭频繁项集特征重组方法通过寻找闭频繁项集，重构数据的特征空间，以便更好地执行聚类或分类操作。
7. Hadoop云计算平台：
Hadoop是一个开源框架，允许使用简单的编程模型来处理大规模数据集。它在集群上分布式运行，因此可以处理比传统数据库系统更大规模的数据。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce编程模型，HDFS负责数据存储，而MapReduce负责数据处理。在隐私保护数据挖掘中，Hadoop能提供安全可靠的数据存储和计算环境。
8. 增量式支持向量机算法：
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。增量式SVM算法是在传统SVM基础上改进的，适用于处理大规模或动态变化的数据集。算法在分类性能上对新数据进行增量式的更新，可以有效避免重新训练整个模型的需要，大幅减少计算成本。
通过上述方法，研究者们提出了一种新的隐私保护数据挖掘算法，该算法针对增量式匿名化隐私保护数据的特点，在云计算平台下，实现了高准确性、高特征提取精度和强收敛性的隐私保护数据挖掘。这种算法不仅保证了数据挖掘的效果，而且在很大程度上降低了数据隐私泄露的风险，为实际应用提供了参考和借鉴。
