基于大数据的分布式隐私保护聚类挖掘算法研究

• 作者: 左国才
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 数据挖掘 隐私保护
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3924字
• 语种: 中文

摘要

随着云计算和移动互联网技术的迅猛发展,网络上每时每刻都产生海量的数据,在大数据时代,数据大多采用分布式存储,存储在多个相互独立的站点上,典型的数据挖掘算法已不适应大数据背景下数据挖掘的相关隐私数据安全方面的需求.在大数据背景下,进行分布式数据挖掘,面临着要解决数据安全保护和隐私泄露等方面的技术问题.因此,本文将同态加密技术应用于典型的K-means聚类挖掘算法,设计一种基于大数据的分布式隐私保护的PP-kmeans算法,实验表明,该算法可以实现数据隐私安全保护,并且达到较为精确的大数据聚类挖掘效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左国才	湖南软件职业学院软件与信息工程学院	39	86	6.0	7.0