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數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護問題是目前信息安全領(lǐng)域的研究熱點之一。針對隱私保護要求下的分類問題，提出一種面向差分隱私保護的隨機森林算法 REDPP-Gini。將隨機森林與差分隱私保護相結(jié)合，在隱私信息得到保護的同時提高分類的準確率。以CART分類樹作為隨機森林中的單棵決策樹，使用 Laplace機制和指數(shù)機制添加噪聲并選擇最佳分裂特征。實驗結(jié)果表明， RFDPP-Gini算法既能處理離散型特征又能處理連續(xù)型特征，在 Adult和Mushroom數(shù)據(jù)集上的分類準確率最高分別達86.335%和100%，且在加入噪聲后算法的分類準確率下降幅度極小。
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