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差分隱私保護在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用綜述

發(fā)布時間:2018-12-13 00:54
【摘要】:針對差分隱私在數(shù)據(jù)挖掘中的最新成果進行了研究,介紹了差分隱私保護的定義和實現(xiàn)機制,分析了差分隱私在模式挖掘、分類和聚類中的相關(guān)研究,著重解析了部分重要技術(shù)的實現(xiàn)原理,對比分析了其優(yōu)缺點和算法復(fù)雜度。最后,展望了差分隱私在動態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)布和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的研究方向。
[Abstract]:This paper studies the latest achievements of differential privacy in data mining, introduces the definition and implementation mechanism of differential privacy protection, and analyzes the related research of differential privacy in pattern mining, classification and clustering. The implementation principle of some important technologies is analyzed, and its advantages and disadvantages and algorithm complexity are compared and analyzed. Finally, the research direction of differential privacy in dynamic data publishing and big data environment is prospected.
【作者單位】: 北京信息科技大學(xué)信息管理學(xué)院;北京信息科技大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61370139) 北京市社會科學(xué)基金項目(15JGB099) 北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項目(2013E005007000001)
【分類號】:TP309;TP311.13

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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相關(guān)重要報紙文章 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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本文編號:2375560

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