【摘 要】
:
随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被广泛应用,而线性查询作为该技术中最基础和最频繁的操作,其隐私保护在数据分析和数据发布隐私保护中占有极其重要的位置。交互式线性查
【机 构】
:
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61775139)
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随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被广泛应用,而线性查询作为该技术中最基础和最频繁的操作,其隐私保护在数据分析和数据发布隐私保护中占有极其重要的位置。交互式线性查询的交互增加了数据的处理量,运用传统的隐私保护模型效率较低。为了解决大数据环境中交互式查询差分隐私保护问题,模型针对大规模数据集中交互式线性查询差分隐私保护的特点,通过数据关联性分析减少冗余信息,采用交替方向乘子法对查询负载矩阵进行分解,利用自适应加噪技术产生差分隐私保护所需要的合理数量的噪声,设计并行处理方法实现该模型的计算。实验将提出的模型与以往模型进行对比。结果表明,所提出的模型在提升隐私保护精度的同时,也极大地提高了算法性能,因此模型切实可行。
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