本文關(guān)鍵詞：MapReduce框架下支持差分隱私保護(hù)的k-means聚類方法　出處：《通信學(xué)報(bào)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 k-均值聚類 Map Reduce 差分隱私保護(hù) Laplace機(jī)制

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)隱私保護(hù)方法無(wú)法應(yīng)對(duì)任意背景知識(shí)下惡意分析的問(wèn)題,提出了分布式環(huán)境下滿足差分隱私的k-means算法。該算法利用Map Reduce計(jì)算框架,由主任務(wù)控制k-means迭代執(zhí)行;指派Mapper分任務(wù)獨(dú)立并行計(jì)算各數(shù)據(jù)片中每條記錄與聚類中心的距離并標(biāo)記其屬于的聚類;指派Reducer分任務(wù)計(jì)算同一聚類中的記錄數(shù)量num和屬性向量之和sum,并利用Laplace機(jī)制產(chǎn)生的噪聲擾動(dòng)num和sum,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。根據(jù)差分隱私的組合特性,從理論角度證明整個(gè)算法滿足ε-差分隱私保護(hù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法在提高隱私性和時(shí)效性的情況下,保證了較好的可用性。
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)信息安全系;解放軍61062部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61100042) 總后軍內(nèi)科研基金資助項(xiàng)目(No.AWS14R013)~~
【分類號(hào)】：TP311.13;TP309
【正文快照】： 1引言數(shù)據(jù)挖掘作為信息獲取的一種重要方法,可以從體量巨大、快速更新、類型多樣、價(jià)值量大的大數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息。聚類分析是一種典型的非指導(dǎo)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘方法,主要思想是將數(shù)據(jù)分為若干類,使各聚類中的數(shù)據(jù)差別最小、聚類之間的數(shù)據(jù)差別最大,該方法在網(wǎng)絡(luò)入侵異常檢

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本文編號(hào)：1331656