【摘 要】
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基于层次细化的差分隐私决策数据发布得到了研究者的广泛关注,层次节点的选择、分类树的构建以及每层隐私代价的分配直接制约着决策数据发布结果的好坏,也影响最终的数据分析
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院,中国科学院软件研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61502146,No.91646203,No.91746115);河南省自然科学基金资助项目(No.162300410006);河南省科技攻关基金资助项目(No.142102210384,No.172102310713);河南省教育厅高等学校重点科研基金资助项目(No.16A520002);河南省青年骨干教师基金资助项目;河南财经政法大学青年拔尖人才资助计划基
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基于层次细化的差分隐私决策数据发布得到了研究者的广泛关注,层次节点的选择、分类树的构建以及每层隐私代价的分配直接制约着决策数据发布结果的好坏,也影响最终的数据分析结果。针对现有基于层次细化的决策数据发布方法难以兼顾上述问题的不足,提出一种高效的分层细化方法MAXGDDP,该方法对原始分类数据进行分层细化,在同一层次的概念细化中提出了最大值属性索引算法,在不同层次之间利用类几何分配机制来更加合理地分配隐私预算。基于真实数据集对比了MAXGDDP与DiffGen算法,实验结果表明该方法在保护数据隐私的同时,提
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<正>3.办一份真正"人民的报纸"韬奋一生总共创办并直接主持过五刊一报一书店,分别是《生活》周刊、《生活星期刊》(原为《生活日报星期增刊》)、《大众生活》周刊、《抗战》