隐私保护聚类的独立噪音算法

• 作者: 廖湖声 王子亮 郑玉明
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私保护 聚类挖掘 独立噪音
• 年，卷（期）: 2008,（21）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 144-146
• 页数: 3页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 4257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.21.052

摘要

数据挖掘技术具有很多优点,但存在隐私威胁等不足.该文针对聚类分析时如何保护隐私的问题,提出独立噪音思想并设计独立噪音算法(INA).该算法对原数据叠加噪音以保护原始数据不被泄漏,所用噪音不会对数据分布造成严重影响,使后期挖掘工作可以在修改后的数据上直接进行.实验结果证明,INA算法可以取得较高的隐私保护程度和挖掘正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖湖声	北京工业大学计算机学院	79	473	11.0	18.0
2	郑玉明	北京工业大学计算机学院	15	248	7.0	15.0
3	王子亮	北京工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0