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差分隱私是一種提供強大隱私保護的模型。在非交互弌框架下，數據管理者可發布采用差分隱私保護技術處理的數據集供研究人員進行挖掘分析。但是在數據發布過程中需要加入大量噪聲，會破壞數據可用性。因此，提出了一種基于k- prototype聚類的差分隱私混合數據發布算法。首先改進k- prototype聚類算法，按數據類型的不同，對數值型屬性和分類型屬性分別選用不同的屬性差異度計算方法，將混合數據集中更可能相關的記錄分組，從而降低差分隱私敏感度;結合聚類中心值，采用差分隱私保護技術對數據記錄進行處理保護，針對數值型屬性使用 Laplace機制，分類型屬性使用指數機制;從差分隱私的概悆及組合性質兩方面對該算法進行隱私分析證明。實驗結果表明：該算法能夠有效提高數據可用性。
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