【摘 要】
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k-means++聚类算法是为了解决k-means聚类算法的准确度受其初始中心点选取的影响较大的问题而提出的,在聚类过程中,需要对相关的隐私数据提供保护。差分隐私模型定义了一种具
【基金项目】
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国家自然科学基金[61662004].
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k-means++聚类算法是为了解决k-means聚类算法的准确度受其初始中心点选取的影响较大的问题而提出的,在聚类过程中,需要对相关的隐私数据提供保护。差分隐私模型定义了一种具有最大背景知识假设的攻击模型,并且能对隐私保护强度进行量化分析。文章提出一种基于拉普拉斯机制的差分隐私保护k-means++聚类算法(DPk-means++聚类算法),在初始化选取中心点和迭代求均值中心点的过程中,分别根据拉普拉斯机制添加噪声,解决了k-means++聚类算法随机选取初始化中心点隐私泄露的问题和迭代求簇心隐私泄露问
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