基于动态分类树构造的集值型数据差分隐私保护方法

• 作者: 刘聪 郑剑 黄奚芳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 分类树 差分隐私保护 集值型数据 数据集特征
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 2420-2424,2436
• 页数: 6页
• 分类号: TP309.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.08.042

摘要

基于分类树划分的差分隐私方法能有效地对集值型数据的发布进行保护,但在构造分类树时该方法没有充分利用集值型数据集自身的特征.通过对添加噪声量的影响因素分析,提出了一种基于数据集特征的集值型数据发布方法,该方法首先对数据集进行分析,然后根据数据集中记录的种类数占总输出域的比例以及只出现一次的记录种类数占总输出域比例,动态构造分类树.实验结果表明:当数据集满足IOR≤40％且SIOR=(5％,20％]时,通过有效利用集值型数据集的特征,构造较优的分类树,可以添加少于10％的噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑剑	江西理工大学信息工程学院	64	155	6.0	10.0
2	刘聪	江西理工大学信息工程学院	5	14	3.0	3.0
3	黄奚芳	江西理工大学信息工程学院	1	6	1.0	1.0