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题名面向混合型位置大数据的差分隐私聚类算法
被引量：8
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作者
张建坤
禹思敏
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机构
广东工业大学自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第9期2451-2455,2493,共6页
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基金
国家自然科学基金重点基金项目(61532020)
国家自然科学基金面上基金项目(61671161)
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文摘
针对现有的差分隐私聚类算法仅局限于实型数据的问题,提出一种基于混合型位置大数据的差分隐私聚类算法DPKD。利用KD-medoids降维聚类算法对混合型位置大数据进行预处理,提取位置信息记录,采用邻近搜索找出聚类中心点,划分为k个聚类簇,添加Laplace噪声使其满足差分隐私,通过查询函数返回待发布的数据记录;分析DPKD算法数据查询误差高的问题,对初始中心点优化选择,提出一种改进的Op-DPKD算法。性能评估结果表明,Op-DPKD算法解决了混合型位置大数据的隐私保护问题,提升了聚类效果,保证了混合型位置大数据的可用性。
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关键词
混合型位置大数据
差分隐私
聚类算法
隐私保护
数据预处理
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Keywords
mixed location big data
differential privacy
clustering algorithm
privacy protection
data preprocessing
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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