資料介紹
針對傳統的聚類算法存在隱私泄露的風險,提出一種基于差分隱私保護的譜聚類算法。該算法基于差分隱私模型,利用累計分布函數生成滿足拉普拉斯分布的隨機噪聲,將該噪聲添加到經過譜聚類算法計算的樣本相似度的函數中,干擾樣本個體之間的權重值,實現樣本個體間的信息隱藏以達到隱私保護的目的。通過UCI數據集上的仿真實驗,表明該算法能夠在一定的信息損失度范圍內實現有效的數據聚類,也可以對聚類數據進行保護。
近年來,隨著互聯網與信息技術的蓬勃發展,海量數據的產生可以為研究者們提供許多有效的信息資源,對這些海量數據進行挖掘分析可以得到非常有價值的信息,其中聚類分析是有效手段之一,但是在聚類的過程中也存在著隱私泄露的風險。
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