分布的缺失数据中保护隐私的贝叶斯网络学习

• 作者: 曾沅 王红梅 赵政
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 保护隐私的数据挖掘 贝叶斯网络 分布式数据库 安全多方计算
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 14-16
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 2646字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.01.005

摘要

对隐私的保护性关注限制了参与各方对数据资源的共享使用,为此提出了从分布的缺失数据中保护隐私的贝叶斯网络学习方法--PPHI-EM方法.该方法基于Pohlig-Hellman加密算法,使用安全有向边统计算法得到结构有向边的交集和并集.以交集作为初始网络结构,依次将并集中的其他边放入网络中,通过打分函数值的大小,判断该边是否应予保留.根据设定的适当权重,使用安全矩阵求和算法求解当前网络结构参数.循环计算直至确定网络的最优参数.该方法使用了期望统计来代替实际不存在的充分统计,使数据各方的打分函数便于分解,并基于AMS-EM方法分布迭代改进结构,使之收敛.实验结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾沅	天津大学电气与自动化工程学院	47	1169	18.0	33.0
2	赵政	天津大学计算机科学与技术学院	90	735	15.0	22.0
3	王红梅	天津大学电气与自动化工程学院	9	38	4.0	5.0