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針對傳統(tǒng)的聚類算法存在隱私泄露的風(fēng)險，提出一種基于差分隱私保護的譜聚類算法。該算法基于差分隱私模型，利用累計分布函數(shù)生成滿足拉普拉斯分布的隨機噪聲，將該噪聲添加到經(jīng)過譜聚類算法計算的樣本相似度的函數(shù)中，干擾樣本個體之間的權(quán)重值，實現(xiàn)樣本個體間的信息隱藏以達到隱私保護的目的。通過UCI數(shù)據(jù)集上的仿真實驗，表明該算法能夠在一定的信息損失度范圍內(nèi)實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)聚類，也可以對聚類數(shù)據(jù)進行保護。
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生可以為研究者們提供許多有效的信息資源，對這些海量數(shù)據(jù)進行挖掘分析可以得到非常有價值的信息，其中聚類分析是有效手段之一，但是在聚類的過程中也存在著隱私泄露的風(fēng)險。
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