【摘 要】
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聚类挖掘可以高效准确地从数据中找出很多潜在的、有价值的规律，但也同时存在着泄露用户隐私数据的安全威胁．已经有一些专门针对聚类挖掘的隐私保护研究，其中乘法扰动方法是一种
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971027)
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聚类挖掘可以高效准确地从数据中找出很多潜在的、有价值的规律，但也同时存在着泄露用户隐私数据的安全威胁．已经有一些专门针对聚类挖掘的隐私保护研究，其中乘法扰动方法是一种准确性和安全性都较高的隐私保护算法．研究发现已知信息独立分量分析极大地降低了已有乘法扰动方法的安全性，它能够从乘法扰动数据中近似估计隐私数据．为了解决以上问题，提出了局部旋转扰动隐私保护算法，通过准确性分析得出新算法具有零损失准确性．利用安全性分析证明新算法能够有效抵御独立分量分析的攻击，具有更高的安全性．将新算法应用到聚类挖掘中，得到了与未
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