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如何在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時進(jìn)行可用性的數(shù)據(jù)挖掘已成為熱點問題。鑒于在很多實際應(yīng)用場景中,很難找到一個真正可信的第三方對用戶的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,文中首次提出了一種支持本地化差分隱私技術(shù)的聚類方案——LDPK- modes( Local differential priⅳ vacy K- modes)。與傳統(tǒng)的基于中心化差分隱私的聚類算法相比,其不再需要一個可信的第三方對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和處理,而由用戶擔(dān)任數(shù)據(jù)隱私化的工作,極大地降低了第三方竊取用戶隱私的可能性。用戶使用滿足本地d-隱私(帶有距離度量的本地差分隱私技術(shù))定義的隨機(jī)響應(yīng)機(jī)制對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動,第三方收集到用戶擾動數(shù)據(jù)后,恢復(fù)其統(tǒng)計特生成合成數(shù)據(jù)集,并進(jìn)行k- modes聚類。在聚類過程中,將數(shù)據(jù)集上頻繁岀現(xiàn)的特征分配給初始聚類中心點,進(jìn)一步提髙了聚類結(jié)果的可用性。理論分析和實驗結(jié)果表明了LDPK- modes的隱私性和聚類可用性。
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