限制隐私泄露的隐私保护聚类算法

作     者：雷红艳 邹汉斌 

作者机构：湖南文理学院计算机科学与技术学院湖南常德415000 

基　　金：湖南省自然科学基金项目(09JJ6086) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2010年第31卷第7期

页      码：1444-1446页

摘      要：为了解决在极端情况下数据挖掘中隐私泄露的问题,分析了在数据聚类时增加Laplace噪音可以避免隐私泄露的原理,结合主成份分析与噪音扰动方法,提出了一种限制隐私泄露的隐私保护聚类算法。该算法利用主成份分析除掉了数据的相关性,将Laplace噪音加入数据的主成份向量中,然后计算被扰动的数据之间距离变化值,这样可以避免扰动后的数据被还原,以达到在隐私保护聚类挖掘中限制隐私泄露的目的。仿真实验结果表明,该算法对于数据聚类时限制隐私泄露是正确有效的。

主 题 词：数据挖掘 隐私保护 聚类 主成份分析 Laplace噪音 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2010.07.041

馆 藏 号：203271815...