基于序列格的隐私时序模式挖掘方法

彭慧丽; 金凯忠; 付聪聪; 付楠; 张啸剑

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基于序列格的隐私时序模式挖掘方法

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cqvip:基于差分隐私的时间序列模式挖掘方法中,序列的最大长度以及添加拉普拉斯噪声的多少直接制约着挖掘结果的可用性.针对现有时间序列模式挖掘方法全局敏感度过高、挖掘结果可用性较低的不足问题,提出了一种基于序列格的差分隐私下时间序列模式挖掘方法PrivTSM(Differentially Private Time Series Pattern Mining).该方法首先利用最长路径的策略对原始数据库进行截断处理;在此基础上,采用表连接操作生成满足差分隐私的序列格;结合序列格结构本身的特性,合理分配隐私预算,提高输出模式的可用性.理论分析表明PrivTSM方法满足ε-差分隐私,基于真实数据库上实验结果表明,PrivTSM方法的准确率TPR(True Postive Rate)和平均相对误差ARE(Average Relative Error)明显优于N-gram和Prefix-Hybrid方法.

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来源
《电子学报》 |2020年第1期|153-163|共11页
作者
彭慧丽; 金凯忠; 付聪聪; 付楠; 张啸剑;
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作者单位

河南财经政法大学计算机与信息工程学院河南郑州450002;

河南广播电视大学信息工程学院河南郑州450046;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据安全;
关键词
差分隐私; 时间序列; 全局敏感度; 数据挖掘; 数据截断; 序列格;

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