本文選題：記錄鏈接　切入點：隱私保護　出處：《軟件學(xué)報》2017年09期

【摘要】：多方隱私保護下的記錄鏈接(privacy-preserving record linkage,簡稱PPRL)是在隱私保護下,從多個數(shù)據(jù)源中找出代表現(xiàn)實世界中同一實體的過程.該過程除了最終匹配結(jié)果被數(shù)據(jù)源之間共享外,其他信息均未被泄露.隨著數(shù)據(jù)量的日益增大和現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的存在(如拼寫錯誤、順序顛倒等),多方PPRL方法的可擴展性和容錯性面臨挑戰(zhàn).目前,已有的大部分多方PPRL方法都是精確匹配方法,不具有容錯性.還有少部分多方PPRL近似方法具有容錯性,但在處理存在質(zhì)量問題的數(shù)據(jù)時,由于容錯性差和時間代價過大,并不能有效地找出數(shù)據(jù)源間的共同實體.因此,提出一種結(jié)合布隆過濾、安全合計、動態(tài)閾值、檢查機制和改進的Dice相似度函數(shù)的多方PPRL近似方法.首先,利用布隆過濾將各數(shù)據(jù)源中的每條記錄信息轉(zhuǎn)換成由0和1組成的位數(shù)組.然后,計算每個對應(yīng)位置bit 1所占的比率,并利用動態(tài)閾值和檢查機制來判定匹配成功的位置.最后,通過改進的Dice相似度函數(shù)計算出記錄間的相似度,進而判斷記錄間是否匹配成功.實驗結(jié)果表明:所提出的方法具有較好的可擴展性,并且在保證查準率的同時,比已有的多方近似PPRL方法具有更高的容錯性.
[Abstract]:Privacy-preserving record link (PPRL) under multi-party privacy protection is a process in which the same entity in the real world is found from multiple data sources under privacy protection. Other information has not been leaked. With the increasing volume of data and the existence of real-world data quality problems (such as spelling errors, reverse order, etc.), the extensibility and fault-tolerance of multi-party PPRL methods are facing challenges. Most of the existing multiparty PPRL methods are accurate matching methods, but they are not fault-tolerant. There are also a few multiparty PPRL approximation methods that are fault-tolerant, but when dealing with data with quality problems, the fault tolerance is poor and the time cost is too high. Therefore, a multi-party PPRL approximation method combining Bron filtering, security total, dynamic threshold, checking mechanism and improved Dice similarity function is proposed. Each record information in each data source is converted into a bit array of 0 and 1 using the Bloom filter. Then, the ratio of bit 1 to each corresponding location is calculated. The dynamic threshold and checking mechanism are used to determine the matching position. Finally, the similarity between the records is calculated by the improved Dice similarity function. The experimental results show that the proposed method is more extensible and has higher fault tolerance than the existing multi-party approximate PPRL method.
【作者單位】： 東北大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61472070,61672142) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973)(2012CB316201)~~
【分類號】：TP309

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本文編號：1658749