本文聚焦于数据挖掘领域中的隐私保护问题，随着无线网络和云计算技术的普及，用户隐私保护成为了亟待解决的重要议题。文章首先介绍了数据挖掘的基本概念和隐私保护的重要性，然后比较了不同的隐私保护数据挖掘方法，并概述了国内外在这一领域的研究现状以及所面临的挑战。
数据挖掘是一门涉及数据库技术、模式识别、机器学习和统计学等多领域的交叉学科，目的是通过分析大量数据来发现数据中潜在的有意义的关系、趋势和模式。然而，随着数据规模的不断扩大，隐私保护逐渐成为了一个不容忽视的问题。隐私可以定义为数据所有者不愿意公开的敏感信息，比如个人信息、病患记录和公司财务等。
为了保护隐私，数据挖掘中运用了多种策略，主要可以分为数据干扰和查询限制两大类。数据干扰策略是通过数据变换、离散化、增加噪声等方法对原始数据进行干扰，以隐藏敏感信息，然后在干扰后的数据上进行挖掘以获得所需的知识。而查询限制是限制数据访问，避免数据挖掘者获得完整的原始数据集。常见的方法包括数据隐藏、抽样和数据划分等。
文章中还提及了数据预处理方法，包括删除最敏感的数据字段和随机添加、修改数据字段，这些方法能有效干扰数据，避免隐私泄露。关联规则是另一种用于隐私保护的数据挖掘技术，它寻找数据集中不同项目之间的相关性。在隐私保护领域，关联规则分析可以帮助发现数据中敏感关联的模式。
决策树作为数据挖掘中常用的分类技术，其隐私保护研究主要是对传统决策树模型的改进。例如，采用ID3类算法作为原型算法进行隐私保护。K-匿名化技术是一种用于数据发布中的隐私保护技术，它要求公布的数据中存在至少K个不可区分的个体，从而防止个人隐私被泄露。朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，在处理隐私保护问题时，它能有效处理先验知识与样本新信息的结合。
聚类算法是将数据集中的对象或样本分成多个簇，聚类算法在处理噪声数据、异常数据和高维数据方面具有优势。为了保护隐私，聚类算法可以通过增加噪声来干扰原始数据，进而产生满足特定约束的聚类结果。
文章最后对国内隐私保护数据挖掘的研究动向进行了概述，并指出了当前隐私保护数据挖掘技术所面临的困境。周水庚等人归纳总结了当前国内隐私保护的研究方向，其中涉及通用隐私保护技术和面向数据挖掘的隐私保护技术。通用隐私保护技术包括数据扰动、数据交换和加密等，而面向数据挖掘的隐私保护技术则是针对数据挖掘过程中可能遇到的隐私问题进行专门设计的策略和技术。
总体而言，本文不仅分析了隐私保护数据挖掘的重要性和当前的研究现状，而且对未来隐私保护数据挖掘领域的发展趋势作出了展望。通过比较不同的隐私保护方法和技术，文章为相关领域的研究者和实践者提供了宝贵的参考和指导。
