794 浏览数据挖掘技术中的个人权益保护及民法分析
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 数据挖掘技术的兴起
数据挖掘技术是大数据分析的核心手段，通过对海量数据的筛选、关联和预测，挖掘出隐藏的模式和价值。该技术已广泛应用于商业、医疗、金融等领域，为企业和社会带来了巨大的经济效益。
1.1.2 数据挖掘中的个人权益风险
在数据挖掘过程中，用户数据的采集、处理和应用可能导致个人隐私泄露、歧视性决策等问题，严重威胁个人权益。因此，研究数据挖掘技术中的个人权益保护问题具有重要的理论和现实意义。
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
本研究旨在分析数据挖掘技术中个人权益受损的表现及成因，探讨现行民法体系对相关权益的保护机制，并提出完善的法律应对策略。
1.2.2 研究意义
通过分析数据挖掘技术对个人权益的影响，明确民法在保护个人权益中的地位与作用，为数据治理和个人权益保护提供法律支持。
1.3 研究方法与创新点
1.3.1 研究方法
文献分析法：梳理国内外关于数据挖掘与个人权益保护的研究成果。
案例分析法：分析数据挖掘技术应用中典型的侵权案例。
比较法：对比不同国家在数据挖掘领域的法律规定。
1.3.2 创新点
本研究从数据挖掘技术的技术特性出发，结合《民法典》中关于隐私权、信息权的保护条款，提出个人权益保护的新思路。
第二章 数据挖掘技术与个人权益分析
2.1 数据挖掘技术的基本概念与特征
2.1.1 数据挖掘的定义
数据挖掘是通过特定算法从海量数据中提取潜在规律和信息的过程。其核心目标是从数据中发现对实际决策有价值的知识。
2.1.2 数据挖掘的技术特征
高效性：能够处理海量数据并快速生成结果。
关联性：通过分析多维数据找到相关联的规律。
预测性：根据数据模式预测未来趋势和行为。
2.2 数据挖掘中的个人权益
2.2.1 隐私权
数据挖掘可能涉及用户的敏感信息，如健康状况、消费习惯等，侵犯隐私权的风险较高。
2.2.2 知情权与选择权
在数据挖掘中，用户通常难以全面了解数据的使用方式和目的，其知情权与选择权容易被忽视。
2.2.3 平等权
基于数据挖掘的算法决策可能导致歧视性结果，如招聘中的性别歧视或贷款中的种族偏见。
第三章 数据挖掘中的个人权益侵害及法律问题
3.1 个人权益侵害的主要表现
3.1.1 数据滥用
未经用户授权擅自使用数据进行挖掘分析，违反用户的知情同意权。
3.1.2 数据泄露
在数据挖掘过程中，数据安全防护不足可能导致数据被非法获取或外泄。
3.1.3 算法歧视
