隨著移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)及應(yīng)用的深入和發(fā)展,許多公司、組織（如搜索引擎公司、電子商務(wù)企業(yè)或Internet服務(wù)提供商）提供便捷服務(wù)的同時(shí)也會(huì)收集海量的用戶行為數(shù)據(jù)用于發(fā)布、統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘等,然而,用戶敏感的信息往往就存在于這些數(shù)據(jù)中。因此,在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)布、統(tǒng)計(jì)前需要對(duì)其進(jìn)行隱私保護(hù)處理,以防用戶隱私數(shù)據(jù)的泄露。差分隱私模型是現(xiàn)今使用最廣泛的受隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)發(fā)布技術(shù),該模型以其出色的性能應(yīng)用于許多隱私保護(hù)場(chǎng)合,主要通過(guò)向原始數(shù)據(jù)中添加噪聲來(lái)實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。然而,面對(duì)高維數(shù)據(jù)時(shí),現(xiàn)存的隱私保護(hù)算法通常注入過(guò)大的噪聲,使得發(fā)布的數(shù)據(jù)過(guò)度失真而具有較差的的準(zhǔn)確性和可用性,因此,在滿足差分隱私約束的基礎(chǔ)上,如何提高發(fā)布數(shù)據(jù)的有效性和實(shí)用性是一個(gè)主要的難點(diǎn)。由此,本文所要研究的內(nèi)容是基于差分隱私保護(hù)下的高維數(shù)據(jù)集的發(fā)布問(wèn)題,研究目標(biāo)為在滿足差分隱私保護(hù)的前提下實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)發(fā)布的有效性和可用性（utility）。論文的主要貢獻(xiàn)包括以下兩個(gè)方面:（1）研究貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),針對(duì)現(xiàn)存貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的不足之處,提出一種基于互信息和K2評(píng)分函數(shù)相結(jié)合的帶權(quán)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。該模型通過(guò)對(duì)首屬性的選擇以及k值的... 

【文章來(lái)源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１簡(jiǎn)單的隱私保護(hù)組成系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?１?Ｓｉｍｐｌｅ?ｐｒｉｖａｃｙ?ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??

圖２隱私研究的數(shù)學(xué)模型??

圖３差分隱私的統(tǒng)計(jì)模型??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3208384