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摘要:
针对现有数据流相关的差分隐私发布技术主要应用于二进制数据流,不能高效地处理一般性数据流发布中隐私的问题,提出一种高效、面向分布不均匀的数值型数据流的差分隐私直方图发布算法——DDPA. 该算法基于滑动窗口模型,利用相邻2个时间戳的数据集分布的相似性,动态合理分配隐私预算,使得每一个窗口的总预算不超过隐私预算ε,并利用分组与合并策略,快速计算出局部最优直方图. 通过对该算法发布数据的可用性与同类算法进行比较分析,实验结果表明,该算法是有效可行的.
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文献信息
篇名 面向数据流的差分隐私直方图发布
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 差分隐私 数据流 直方图发布
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 52-57
页数 6页 分类号 TP309.2
字数 6213字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 夏小玲 东华大学计算机科学与技术学院 42 251 9.0 14.0
2 刘慧艺 东华大学计算机科学与技术学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
差分隐私
数据流
直方图发布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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