《表2 4种数据集信息描述》

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《面向隐私保护的频繁项集挖掘算法》

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本文实验环境为Inter（R）Core（TM）i5-3230M CPU2.60 GHz，4 GB内存Windows 7操作系统。所涉及代码均使用Python实现。实验在4个真实数据集上进行测试，分别是PUMS（Public Use Microdata Sample）的人口普查数据pumsb，某零售店的零售数据retail，某电子商务网站几个月的Web点击流数据集BMS2，以及汽车事故数据集accidents。这些数据集均可从http://fimi.ua.ac.be/data/下载。表2给出了每个数据集中的几种特征，包括事务数量（Size）、项集域大小（|I|）及平均事务长度（avg|t|）。