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面向频繁序列的局部差分隐私保护研究

作者:杨高明; 龚晨; 方贤进; 葛斌; 苏树智局部差分隐私频繁序列随机响应局部敏感度隐私保护专有隐私预算数据效用关联规则

摘要:为增强频繁序列的隐私保护力度,提高其挖掘效用和降低数据维度的影响,本文提出满足局部差分隐私的频繁序列挖掘模型,设计算法予以实现。该算法采用剪枝思想获取频繁序列,利用随机响应方法在局部敏感度基础上干扰数据集,并利用序列支持度和专有隐私预算提高其适用性,利用FP-Growth前缀与后缀原理,由2级与2级以上频繁序列挖掘3级与3级以上频繁序列;选取合理局部敏感度遍历干扰前后的数据集,以确定挖掘频繁序列的运行时间;根据差分隐私的组合性质,从理论角度证明算法满足局部差分隐私,并实验验证算法的有效性。实验结果表明该算法可以安全高效地实现频繁序列的局部差分隐私保护,保证频繁序列的准确性。

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哈尔滨工程大学学报

《哈尔滨工程大学学报》(CN:23-1390/U)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《哈尔滨工程大学学报》曾荣获工业与信息化部“优秀科技期刊奖”、黑龙江省政府“优秀期刊奖”,以及教育部“中国高校精品科技期刊奖”、“中国高校优秀科技期刊奖”等多项荣誉。

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