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針對(duì)傳統(tǒng)的聚類算法存在隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)，提出一種基于差分隱私保護(hù)的譜聚類算法。該算法基于差分隱私模型，利用累計(jì)分布函數(shù)生成滿足拉普拉斯分布的隨機(jī)噪聲，將該噪聲添加到經(jīng)過譜聚類算法計(jì)算的樣本相似度的函數(shù)中，干擾樣本個(gè)體之間的權(quán)重值，實(shí)現(xiàn)樣本個(gè)體間的信息隱藏以達(dá)到隱私保護(hù)的目的。通過UCI數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)，表明該算法能夠在一定的信息損失度范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)聚類，也可以對(duì)聚類數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)。
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生可以為研究者們提供許多有效的信息資源，對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析可以得到非常有價(jià)值的信息，其中聚類分析是有效手段之一，但是在聚類的過程中也存在著隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
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