差分隐私流数据实时发布方法

葛晨; 吴英杰; 孙岚

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差分隐私流数据实时发布方法

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许多流数据相关的实际应用需要进行大量的实时查询,现有的解决方案无法满足大量实时查询的效率要求.为此,提出一种差分隐私流数据实时发布方法.首先利用树状数组构建滑动窗口内流数据对应的统计发布模型,可在线性时间内实现滑动窗口下的连续统计发布,随后通过连续统计发布结果的线性组合即可在O(1)时间内获得用户需要的任意区间查询结果;其次,利用矩阵在处理关联性查询方面的优势,在查询效率量级不变的前提下利用对角矩阵优化进一步提高查询精度.实验对所提算法的查询效率和查询精度与同类算法进行比较分析,实验结果表明,该方法可显著提升查询效率并具有较优的查询精度.

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来源
《计算机科学与探索》 |2018年第11期|1748-1757|共10页
作者
葛晨; 吴英杰; 孙岚;
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作者单位

福州大学数学与计算机科学学院;

福州 350116;

福州大学数学与计算机科学学院;

福州 350116;

福州大学数学与计算机科学学院;

福州 350116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
差分隐私; 流数据发布; 查询效率; 矩阵机制;

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