本文關(guān)鍵詞：基于差分隱私的K-means聚類分析

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【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的潛在模式以及規(guī)則,有利于我們更好的作出決策,被廣泛應(yīng)用于商業(yè)、科學(xué)研究以及醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域,但是如果對(duì)數(shù)據(jù)挖掘利用不當(dāng),可能會(huì)對(duì)隱私和信息安全構(gòu)成威脅,因此如何將隱私保護(hù)技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合,實(shí)現(xiàn)保證隱私安全前提下的數(shù)據(jù)挖掘成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一早期的隱私保護(hù)模型如K-匿名及其擴(kuò)展模型,通常需要假設(shè)可能的攻擊模型,旦出現(xiàn)新型攻擊,必須不斷改進(jìn)自身模型,而且無(wú)法對(duì)隱私保護(hù)水平進(jìn)行量化分析,因此Dwork提出了的差分隱私隱私保護(hù)模型。差分隱私保護(hù)模型定義了一種更為嚴(yán)格的最大背景知識(shí)作為它的攻擊模型,以堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論為支撐,能夠通過(guò)參數(shù)ε量化隱私保護(hù)水平,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)隱私保護(hù)的不足,且其添加的噪聲量大小與數(shù)據(jù)集無(wú)關(guān),因此非常適合海量數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護(hù)。傳統(tǒng)差分隱私保護(hù)K-means算法,對(duì)其初始中心點(diǎn)的選擇較為敏感,而且在聚簇個(gè)數(shù)k值的選擇上存在一定的盲目性,降低了聚類結(jié)果的可用性。因此,本文在差分隱私保護(hù)K-means中引入Canopy算法,提出了融合Canopy的差分隱私保護(hù)K-Means算法,即DP Canopy K-means算法。DP Canopy K-means算法能有效避免k值盲目性和初始點(diǎn)敏感性,并且能減少其迭代次數(shù),提高聚類結(jié)果的可用性,能夠應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘中對(duì)原始數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和聚類結(jié)果可用性有要求的場(chǎng)景中。PINQ是最早為敏感數(shù)據(jù)查詢提供差分隱私保護(hù)的原型系統(tǒng),本文基于PINQ平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了DP Canopy K-means算法和IDP K-means算法,并且比較這兩種算法在Magic和Blood數(shù)據(jù)集上運(yùn)行的聚類結(jié)果可用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在同樣的隱私保護(hù)水平下,DP Canopy K-means算法的聚類結(jié)果在準(zhǔn)確性上優(yōu)于IDP K-means算法,在收斂速度上DP Canopy K-means算法高于傳統(tǒng)DP K-means算法。為了驗(yàn)證算法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性,論文以組推薦系統(tǒng)為應(yīng)用場(chǎng)景,分析了組推薦系統(tǒng)中的隱私泄露問(wèn)題,通過(guò)在組推薦算法中引入了DP Canopy K-means算法保證用戶隱私安全。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,在組推薦中應(yīng)用DP Canopy K-means算法不會(huì)對(duì)推薦準(zhǔn)確度產(chǎn)生大幅度的影響,在一定隱私預(yù)算值下,誤差不超過(guò)3%,能夠獲得推薦系統(tǒng)中隱私保護(hù)與推薦結(jié)果的平衡。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;TP309

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