【摘 要】
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近年来隐私保护下的数据挖掘发展迅速,但应用广泛的数据可视化中的隐私保护问题则成果鲜见,差分隐私保护是一种新兴的具有广阔发展前景的隐私保护方法,目前,差分隐私保护下的
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,广州510006广东工业大学计算机学院,广州510006;广东工业大学计算机学院,广州510006;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510006;广东工业大学计算机学院,
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近年来隐私保护下的数据挖掘发展迅速,但应用广泛的数据可视化中的隐私保护问题则成果鲜见,差分隐私保护是一种新兴的具有广阔发展前景的隐私保护方法,目前,差分隐私保护下的多维数据可视化方法却未见报道.文章研究如何在数据可视化的过程中满足差分隐私保护.现有的DP k-means算法不支持较大的k,因此在数据聚合的过程中仅有理论意义.提出一个ε-Differential Privacy Equipartition k-means算法(DPE k-means),能够支持较大的k,较好地解决了可视化中数据的叠加问题,在一定的隐私保护级别下极大地改善了数据可视化后的图像质量.仿真实验中计算了衡量数据聚合质量的几项指标,结果表明DPE k-means算法优于现有的DP k-means算法.
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