【摘 要】
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由于异构数据的发布缺乏灵活性与实用性,提出了一种基于聚类分析的个性化异构数据发布方法。首先综合考虑数据的各种属性,通过聚类标签对数据的集群结构进行编码。另外,通过不断迭代更新原始数据能够始终保留数据的聚类结构,进一步在原始数据中加入噪声从而满足-差分隐私的要求。在满足差分隐私原则的前提下,提出了一种同时处理关系数据和集值数据的不确定性算法,不同类型的数据以类似的方式进行匿名化。通过实验验证了该方法能够有效提升异构数据发布的泛化能力,提升安全性与实用性。
【机 构】
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国网重庆市电力公司,输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(51807014)。
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由于异构数据的发布缺乏灵活性与实用性,提出了一种基于聚类分析的个性化异构数据发布方法。首先综合考虑数据的各种属性,通过聚类标签对数据的集群结构进行编码。另外,通过不断迭代更新原始数据能够始终保留数据的聚类结构,进一步在原始数据中加入噪声从而满足-差分隐私的要求。在满足差分隐私原则的前提下,提出了一种同时处理关系数据和集值数据的不确定性算法,不同类型的数据以类似的方式进行匿名化。通过实验验证了该方法能够有效提升异构数据发布的泛化能力,提升安全性与实用性。
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