【摘 要】
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数据挖掘能够从大量数据中发掘出有效信息和潜在模型,而聚类分析作为其中的一项重要技术,通过将数据分类来发现特征,被广泛运用于商业、医学、科研等领域。然而,在对数据进行
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数据挖掘能够从大量数据中发掘出有效信息和潜在模型,而聚类分析作为其中的一项重要技术,通过将数据分类来发现特征,被广泛运用于商业、医学、科研等领域。然而,在对数据进行聚类分析的过程中,个人的隐私信息也不可避免地暴露在外,为此隐私保护技术应运而生。差分隐私作为一种基于数据加扰的隐私保护技术,无需关注攻击者所具备的背景知识,因而成为了隐私保护的研究热点。目前,在基于差分隐私的聚类算法中,聚类的可用性往往会因为差分隐私噪声和输入参数的敏感性问题而降低。因此,如何对基于差分隐私的聚类算法进行改进,提高数据的可用性,是解决问题的关键。本文针对传统差分隐私聚类算法不适用于非凸数据集、受输入参数影响较大的问题,首先将差分隐私引入到CFSFDP聚类算法中,提出基于差分隐私的CFSFDP算法。根据CFSFDP聚类算法的特点,将差分隐私噪声分别引入到密度值计算和距离值计算的步骤中,使算法满足差分隐私模型,并对算法进行理论分析和实验对比,以验证其安全性和可用性。其次,针对CFSFDP算法不适用于均匀分布的数据、基于差分隐私的CFSFDP算法存在的聚类精度较低的的问题,引入可达的定义,提出DP-rcCFSFDP算法。对聚类中心点的选取进行了优化,将密度较小的中心点与可达的大密度中心点归为一类,使聚类的可用性得到提升,减小了差分隐私噪声对聚类结果的影响,并通过实验进行验证。最后,将DP-rcCFSFDP算法应用于基于聚类的协同过滤推荐系统中,在数据集中用满足差分隐私的算法进行聚类,缩小最近邻查找范围,计算相似度,产生预测评分并对用户进行推荐,实现隐私保护和推荐准确性之间的平衡。
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