云计算下权重社会网络差分隐私保护数据聚类方法

• 作者: 梁烨
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 权重社会网络 差分隐私保护数据 聚类方法
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.10.055

摘要

传统方法在对权重社会网络数据进行保护时,未进行差分隐私数据的节点密度计算,数据保护效果不佳.为此,提出云计算下权重社会网络差分隐私保护数据聚类方法.分析差分隐私数据特征,确定正交多项式回归系数的特征序列;根据特征序列实现数据降维;采用加权共协矩阵实现差分隐私保护数据融合;根据互信息和分形维数完成网络差分隐私保护数据聚类过程.实验仿真证明,在IK数据集下此方法的聚类正确率为87.32％,迭代次数为28次;在UC数据集下聚类正确率为83.37％,迭代次数为32次,迭代次数减少,正确率明显高于传统方法.所提方法具有较高的正确率而且耗时较少,为实现社会网络下的各种差分隐私数据保护提供了有效的理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁烨		9	14	2.0	3.0