發(fā)布時(shí)間：2018-12-13 00:54

【摘要】：針對(duì)差分隱私在數(shù)據(jù)挖掘中的最新成果進(jìn)行了研究,介紹了差分隱私保護(hù)的定義和實(shí)現(xiàn)機(jī)制,分析了差分隱私在模式挖掘、分類(lèi)和聚類(lèi)中的相關(guān)研究,著重解析了部分重要技術(shù)的實(shí)現(xiàn)原理,對(duì)比分析了其優(yōu)缺點(diǎn)和算法復(fù)雜度。最后,展望了差分隱私在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)布和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的研究方向。
[Abstract]:This paper studies the latest achievements of differential privacy in data mining, introduces the definition and implementation mechanism of differential privacy protection, and analyzes the related research of differential privacy in pattern mining, classification and clustering. The implementation principle of some important technologies is analyzed, and its advantages and disadvantages and algorithm complexity are compared and analyzed. Finally, the research direction of differential privacy in dynamic data publishing and big data environment is prospected.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)信息管理學(xué)院;北京信息科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61370139) 北京市社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(15JGB099) 北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項(xiàng)目(2013E005007000001)
【分類(lèi)號(hào)】：TP309;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2375560