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数据挖掘中同态加密隐私保护算法的改进研究
文献摘要：
对数据挖掘中同态加密的隐私保护算法进行了研究,利用改变数据垂直分布条件下的聚类流程改进了聚类方法,并在聚类时引入了加密技术,然后将这种方法使用到了k-中心聚类算法中去,使得数据的安全性得到了进一步的保障.从通信的复杂程度、计算量以及准确度等多个方面对算法进行了全面的分析,在通信开销上有了较大幅度的降低,使得分布式模式下的计算负载更加地均衡.从数据挖掘的隐私安全角度进行了研究分析,实验测试实现了保序加密以及同态加密对聚类算法中的隐私安全的作用.
文献关键词：
数据挖掘;同态加密;隐私保护;聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
李文
作者机构：
广东科贸职业学院信息学院,广东广州 510640
文献出处：
引用格式：
[1]李文-.数据挖掘中同态加密隐私保护算法的改进研究)[J].荆楚理工学院学报,2022(06):1-7
A类：
B类：
同态加密,隐私保护,改进研究,变数,垂直分布,布条,流程改进,聚类方法,加密技术,聚类算法,得数,复杂程度,计算量,通信开销,隐私安全,安全角度,实验测试,测试实现,保序加密
AB值：
0.34174
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