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基于本地差分隐私的K-modes聚类数据隐私保护方法
被引量：
16
1
作者
张少波
原刘杰
+1 位作者
毛新军
朱更明
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期2181-2188,共8页
分类型数据聚类是数据挖掘的重要研究内容,聚类数据中通常包含用户一些敏感信息.为保护聚类数据中的用户隐私,当前主要采用基于可信第三方隐私保护模型,但现实中第三方也存在隐私泄露风险.针对此问题,该文引入本地差分隐私技术,提出一...
分类型数据聚类是数据挖掘的重要研究内容,聚类数据中通常包含用户一些敏感信息.为保护聚类数据中的用户隐私,当前主要采用基于可信第三方隐私保护模型,但现实中第三方也存在隐私泄露风险.针对此问题,该文引入本地差分隐私技术,提出一种去可信第三方的K-modes聚类数据隐私保护方法.该方法首先利用随机采样技术对数据进行采样,然后使用本地差分隐私技术对采样数据进行扰动,最后通过聚类服务端与用户的交互迭代完成聚类.在聚类过程中,无需可信第三方对数据进行隐私预处理,避免了第三方泄露用户隐私的风险.理论分析证明了该方法的隐私性和可行性,实验结果表明该方法在满足本地差分隐私机制的前提下保证了聚类结果的质量.
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关键词
隐私保护
本地差分隐私
数据挖掘
K-modes聚类
去可信第三方
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职称材料
知识问答社区及其激励机制的建模与仿真分析
被引量：
1
2
作者
许子熙
毛新军
+1 位作者
杨亦
卢遥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第6期32-37,共6页
知识问答社区已经成为当前互联网知识共享的重要载体,它提供一系列的激励机制(如声望、徽章、特权等)来鼓励用户参与和贡献,从而提高社区的活跃度。如何对这些激励机制的有效性进行分析,并指导其改进,是目前知识问答社区研究与实践面临...
知识问答社区已经成为当前互联网知识共享的重要载体,它提供一系列的激励机制(如声望、徽章、特权等)来鼓励用户参与和贡献,从而提高社区的活跃度。如何对这些激励机制的有效性进行分析,并指导其改进,是目前知识问答社区研究与实践面临的一项重要挑战。针对软件开发知识问答社区,提出一种基于多Agent系统的社区及其激励机制的建模和仿真分析方法,将拥有大量用户的社区视为由自主Agent构成的多Agent系统,社区用户的贡献和交互视为Agent在激励机制驱动下的协同行为。将激励机制抽象描述为Agent的信念,基于自我决定理论来解释Agent期望的生成,并最终产生社区中Agent用户的行为。通过采集Stack Overflow社区2016-2018年间的数据,基于NetLogo仿真平台对社区的发展演变进行了仿真分析,结果表明文中提出的模型及机理可有效地解释和揭示知识问答社区在激励机制作用下的演变过程。
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关键词
知识问答社区
多AGENT系统
模拟仿真
BDI模型
自我决定论
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职称材料
题名
基于本地差分隐私的K-modes聚类数据隐私保护方法
被引量：
16
1
作者
张少波
原刘杰
毛新军
朱更明
机构
湖南
科技
大学
计算机科学与
工程
学院
国防科技大学复杂系统软件工程重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期2181-2188,共8页
基金
湖南省自然科学基金面上项目(No.2020JJ4317,No.2020JJ4250)
湖南省教育厅科学研究重点项目(No.21A0318,No.19A275)
湖南省研究生科研创新项目(No.CX20200999)。
文摘
分类型数据聚类是数据挖掘的重要研究内容,聚类数据中通常包含用户一些敏感信息.为保护聚类数据中的用户隐私,当前主要采用基于可信第三方隐私保护模型,但现实中第三方也存在隐私泄露风险.针对此问题,该文引入本地差分隐私技术,提出一种去可信第三方的K-modes聚类数据隐私保护方法.该方法首先利用随机采样技术对数据进行采样,然后使用本地差分隐私技术对采样数据进行扰动,最后通过聚类服务端与用户的交互迭代完成聚类.在聚类过程中,无需可信第三方对数据进行隐私预处理,避免了第三方泄露用户隐私的风险.理论分析证明了该方法的隐私性和可行性,实验结果表明该方法在满足本地差分隐私机制的前提下保证了聚类结果的质量.
关键词
隐私保护
本地差分隐私
数据挖掘
K-modes聚类
去可信第三方
Keywords
privacy protection
local differential privacy
data mining
k-modes clustering
no trusted third-party
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
知识问答社区及其激励机制的建模与仿真分析
被引量：
1
2
作者
许子熙
毛新军
杨亦
卢遥
机构
国防科技大学
计算机学院
国防科技大学复杂系统软件工程重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第6期32-37,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1004202)
国家自然科学基金重点项目(61532004)。
文摘
知识问答社区已经成为当前互联网知识共享的重要载体,它提供一系列的激励机制(如声望、徽章、特权等)来鼓励用户参与和贡献,从而提高社区的活跃度。如何对这些激励机制的有效性进行分析,并指导其改进,是目前知识问答社区研究与实践面临的一项重要挑战。针对软件开发知识问答社区,提出一种基于多Agent系统的社区及其激励机制的建模和仿真分析方法,将拥有大量用户的社区视为由自主Agent构成的多Agent系统,社区用户的贡献和交互视为Agent在激励机制驱动下的协同行为。将激励机制抽象描述为Agent的信念,基于自我决定理论来解释Agent期望的生成,并最终产生社区中Agent用户的行为。通过采集Stack Overflow社区2016-2018年间的数据,基于NetLogo仿真平台对社区的发展演变进行了仿真分析,结果表明文中提出的模型及机理可有效地解释和揭示知识问答社区在激励机制作用下的演变过程。
关键词
知识问答社区
多AGENT系统
模拟仿真
BDI模型
自我决定论
Keywords
Q&A community
Multi-agent system
Simulation
BDI model
Self-determinism theory
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于本地差分隐私的K-modes聚类数据隐私保护方法
张少波
原刘杰
毛新军
朱更明
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
知识问答社区及其激励机制的建模与仿真分析
许子熙
毛新军
杨亦
卢遥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
1
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职称材料
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