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差分隐私保护下一种精确挖掘top-k频繁模式方法

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频繁模式挖掘是分析事务数据集常用技术.然而,当事务数据集合有敏感数据时(如用户行为记录、电子病例等),直接发布频繁模式及其支持度计数会给个人隐私带来相当大的风险.对此提出了一种满足ε-差分隐私的top-k频繁模式挖掘算法DP-topkP(differentially private top-k pattern mining).该算法利用指数机制从候选频繁模式集合中挑选出top-k个携带真实支持度计数的模式;采用拉普拉斯机制产生的噪音扰动所选模式的真实支持度计数;为了增强输出模式的可用性,采用后置处理技术对topk个模式的噪音支持度计数进行求精处理.从理论角度证明了该算法满足ε-差分隐私,并符合(λ,δ)-useful要求.实验结果证明了DP-topkP算法具有较好的准确性、可用性和可扩展性.

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来源
《第30届中国数据库学术会议》|2013年|104-114|共11页
会议地点哈尔滨
作者
Zhang Xiaojian; 张啸剑; Wang Miao; 王淼; Meng Xiaofeng; 孟小峰;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
信息处理; 事务数据; 频繁模式挖掘算法; 差分隐私;

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1. 差分隐私保护下一种精确挖掘top-k频繁模式方法 [J] . 张啸剑 ,王淼 ,孟小峰 . 计算机研究与发展 . 2014,第001期
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