利用贝叶斯原理在隐私保护数据上进行分类的方法

• 作者: 安健 杨攀 桂小林 王刚 田丰
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 隐私保护 数据扰动 贝叶斯原理 分类
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201504008

摘要

针对可还原数据扰动(retrievable general additive data perturbation,RGADP)算法在保护数据库隐私时会影响数据挖掘结果的问题,提出一种利用贝叶斯原理在扰动数据上进行分类的方法.该方法分析RGADP算法过程,利用贝叶斯原理,根据扰动数据推算原始数据的概率分布,用估算的概率分布重构数据,并对重构数据进行分类以提高分类的正确性.实验结果表明:该方法估算出的概率分布与原始数据概率分布接近,且重构数据的分类正确率相比扰动数据而言平均可提高4％以上,其更接近原始数据的分类正确率,从而有效地降低了扰动算法对数据分类的影响;该方法的运行时间与数据量和数据分组数成正比,重构10 000条数据的运行时间在200 ms以内,因此该方法也具有较高的效率.