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摘要:
许多流数据相关的实际应用需要进行大量的实时查询,现有的解决方案无法满足大量实时查询的效率要求.为此,提出一种差分隐私流数据实时发布方法.首先利用树状数组构建滑动窗口内流数据对应的统计发布模型,可在线性时间内实现滑动窗口下的连续统计发布,随后通过连续统计发布结果的线性组合即可在O(1)时间内获得用户需要的任意区间查询结果;其次,利用矩阵在处理关联性查询方面的优势,在查询效率量级不变的前提下利用对角矩阵优化进一步提高查询精度.实验对所提算法的查询效率和查询精度与同类算法进行比较分析,实验结果表明,该方法可显著提升查询效率并具有较优的查询精度.
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文献信息
篇名 差分隐私流数据实时发布方法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 差分隐私 流数据发布 查询效率 矩阵机制
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 1748-1757
页数 10页 分类号 TP391
字数 6798字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1709051
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 吴英杰 福州大学数学与计算机科学学院 66 453 11.0 19.0
2 孙岚 福州大学数学与计算机科学学院 19 101 6.0 9.0
3 葛晨 福州大学数学与计算机科学学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
差分隐私
流数据发布
查询效率
矩阵机制
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
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计算机科学与探索
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1673-9418
11-5602/TP
大16开
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82-560
2007
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