【摘 要】
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差分隐私保护具有背景知识无关性,在隐私数据挖掘中可以抵御任意形式的攻击.基于干扰的差分隐私保护算法Smart Trunc存在如下问题：1）传播误差导致挖掘结果的可用性降低;2）全局敏
【基金项目】
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四川省教育厅自然科学重点基金（15ZB0029）
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差分隐私保护具有背景知识无关性,在隐私数据挖掘中可以抵御任意形式的攻击.基于干扰的差分隐私保护算法Smart Trunc存在如下问题：1）传播误差导致挖掘结果的可用性降低;2）全局敏感度大导致扰动所需噪声量预期值较大.为此,DFDP算法通过真实频繁k项集而不是扰动后的频繁k项集生成候选k＋1项集,以彻底消除传播误差.同时,它通过一种新的函数映射将全局敏感度降为1,以减少干扰所需添加的噪声量.理论分析与实验结果均表明,DFDP算法能有效提升挖掘结果的可用性,同时所需添加的噪声量更少.
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