【摘 要】
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近年来,如何保证数据经过扰动后在数据隐私保护安全问题上同时能够兼顾数据聚类可用性成为难点。如何确保在发布数据的过程中,能够同时满足数据隐私保护安全性与数据聚类可用
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近年来,如何保证数据经过扰动后在数据隐私保护安全问题上同时能够兼顾数据聚类可用性成为难点。如何确保在发布数据的过程中,能够同时满足数据隐私保护安全性与数据聚类可用性,是摆在现实社会中一个极具挑战与艰巨且迫切的问题。然而,尽管可行的扰动方法能够确保经过扰动后的数据自身安全性,但是却严重地忽略了数据聚类的结果。通过对已有的数据隐私保护安全性及数据聚类可用性方法进行深入地研究,发现基于邻域相关性对数据进行扰动,可以更好的达到隐私保护安全性和数据聚类可用性两者的兼容,但仍不能很好地满足两者间的平衡。针对此问题,本文提出了一种基于NCDP扰动方法的改进型方法,基于邻域圆内四象限扰动方法NCCQDP (Neighborhood Correlation Clustering Based On Data Perturbation for Four-Quadrants of Circle)。NCCQDP扰动方法主要从两个角度对NCDP扰动方法进行改进,且通过牺牲空间复杂度,来使得保证隐私保护安全和数据聚类可用性两者之间达到平衡,获得期望中的效果,从而提高隐私保护安全性概率及数据聚类可用性。该算法主要有三个步骤,包括基于邻域密度寻找聚簇质心;对数据点记录集进行粗聚类;对数据进行圆内四象限扰动。最后,本文通过实验对提出的算法进行验证,将NCCQDP扰动方法和已有的RBT扰动方法、NCDP扰动方法进行比较、分析。结果表明NCCQDP扰动方法能够在隐私保护与数据聚类可用性方法两者间达到平衡。最后,讨论了今后进一步改进的方向。
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