一种差分隐私K-means聚类算法的隐私预算分配方案

来源 :网络空间安全 | 被引量 : 4次 | 上传用户：wlh0089

【摘要】

：

差分隐私K-means聚类算法因其能很好地兼顾数据可用性和数据隐私安全,而得到了广泛地关注和研究。目前,在许多对差分隐私K-means聚类算法的研究中,都从K-means聚类算法的初始中心点的选择上做改进来提高数据的可用性,而很少关注隐私预算的分配问题对聚类结果带来的影响。传统的隐私预算分配方法可能在K-means算法后期的迭代更新质心的过程中引入大量的噪声而造成数据聚类效果差的问题。为了解决这个

【作者】

：

黄保华程琪袁鸿黄丕荣

【机构】

：

广西大学计算机与电子信息学院

【出处】

：

网络空间安全

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

差分隐私 K-MEANS聚类隐私预算隐私保护数据挖掘 differential privacyK-means clusteringprivacy budg

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