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基于距离与误差平方和的差分隐私K-means聚类算法
基于距离与误差平方和的差分隐私K-means聚类算法
作者:
程琪
袁鸿
黄丕荣
黄保华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
隐私保护
数据挖掘
差分隐私
K-means聚类
误差平方和
摘要:
K-means算法具有简单、快速、易于实现等优点,被广泛应用于数据挖掘领域,但在聚类过程中容易造成隐私泄露.差分隐私对隐私保护做了严格定义,且能够对隐私保护量化分析.为解决差分隐私保护中K-means聚类算法在初始中心点选择上具有盲目性而造成聚类可用性低的问题,文章提出一种BDPK-means聚类算法,该算法利用距离与簇内误差平方和的方法选取合理的初始中心点进行聚类.理论分析证明,该算法满足 ε-差分隐私.实验证明,相同条件下与现有DPK-means算法相比,BDPK-means算法可提高聚类的可用性.
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文献信息
篇名
基于距离与误差平方和的差分隐私K-means聚类算法
来源期刊
信息网络安全
学科
工学
关键词
隐私保护
数据挖掘
差分隐私
K-means聚类
误差平方和
年,卷(期)
2020,(10)
所属期刊栏目
技术研究
研究方向
页码范围
34-40
页数
7页
分类号
TP309
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-1122.2020.10.005
五维指标
作者信息
序号
姓名
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黄保华
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程琪
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研究主题发展历程
节点文献
隐私保护
数据挖掘
差分隐私
K-means聚类
误差平方和
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
信息网络安全
主办单位:
公安部第三研究所
中国计算机学会计算机安全专业委员会
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-1122
CN:
31-1859/TN
开本:
大16开
出版地:
上海岳阳路76号4号楼211室
邮发代号:
4-688
创刊时间:
2001
语种:
chi
出版文献量(篇)
7165
总下载数(次)
26
总被引数(次)
26089
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