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摘要:
隐私保护的决策树挖掘方法主要是基于数据扰动的方法和基于安全多方计算的方法.由于数据流高速、连续无限和动态的特性,这些隐私保护方法在数据流挖掘应用上有所不足.针对当前数据流挖掘应用中的隐私泄露问题,提出了一种基于决策树的隐私保护的数据流分类算法-PPFDT.该算法通过采用添加随机噪声的方法对数据加以隐私保护,改进经典的数据流挖掘算法-VFDT,并使用阈值算法找到扰动数据流的最佳分裂属性和最佳分裂点,从而直接在扰动数据流上建立决策树,通过使用该决策树对初始数据流和扰动数据流分类得到较精准的结果.从PPFDT算法的隐私保护程度和在直接扰动的数据流上的分类性能两方面,基于UCI的WaveForm数据集进行了实验验证.实验结果表明,该算法在数据流上快速准确分类的同时,具有一定的隐私保护程度.
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文献信息
篇名 一种基于决策树的隐私保护数据流分类算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 决策树 隐私保护 数据流 分类
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 安全与防范
研究方向 页码范围 111-114,119
页数 5页 分类号 TP311
字数 4144字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.07.026
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 李玲娟 南京邮电大学计算机学院 88 927 14.0 26.0
2 陈煜 南京邮电大学计算机学院 4 33 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
决策树
隐私保护
数据流
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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