【摘 要】
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针对各类网络数据中存在着大量的无标记数据,导致了SNS（social network service）隐私保护中数据可用性相对较差的问题,本文提出一种基于Bagging的ELM（extreme learning machine）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(6107312);国家科技支撑计划项目(2013BAK07B04);河北大学医工交叉研究中心开放基金资助项目(BM201102)
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针对各类网络数据中存在着大量的无标记数据,导致了SNS（social network service）隐私保护中数据可用性相对较差的问题,本文提出一种基于Bagging的ELM（extreme learning machine）集成算法,并将其与基于Seeds集的半监督聚类算法相结合应用于隐私保护.该算法首先利用ELM-Bagging集成方法对无标记数据进行标记,并将新标记的数据加入Seeds集以扩大其规模,然后采用基于Seeds集的半监督聚类实现K-匿名.实验结果表明,该算法在有效保护隐私的同时,提高了
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