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融合K-means与指数机制的直方图发布算法
文献摘要：
针对直方图数据发布中存在的数据可用性较差问题,提出了一种融合K-means与指数机制的直方图发布算法.算法采用最短距离结合指数机制抽取聚类中心点,使各聚类中心点在直方图数据中的分布尽量离散;利用得到的聚类中心点对原始直方图数据进行全局最优聚类划分,以降低划分后各分组中数据的误差;最后对划分后的分组求均值并添加拉普拉斯噪音,将经过差分隐私处理后的直方图数据进行发布.在真实数据集上的仿真实验结果表明,该算法在实现隐私保护的基础上,提高了数据的可用性.
文献关键词：
差分隐私;K-means算法;直方图发布;指数机制
中图分类号：
作者姓名：
张国兴;赵俊杰;杨杰
作者机构：
中南民族大学计算机科学学院,湖北 武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]张国兴;赵俊杰;杨杰-.融合K-means与指数机制的直方图发布算法)[J].科学技术创新,2022(21):92-95
A类：
拉普拉斯噪音
B类：
means,指数机制,直方图发布,图数据,数据发布,数据可用性,短距离,聚类中心,中心点,用得,全局最优,加拉,差分隐私,私处,真实数据,隐私保护
AB值：
0.267856
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