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一种新的高维稠密数据隐私保护算法
被引量：
1
1
作者
朱献文
孙伟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期940-946,共7页
针对隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出一种基于随机投影技术的隐私保护算法.该算法通过定义l投影扰动和Prevent-Ω数据集的概念,构造一种根据投影维数的不同,投影矩阵的稀疏度也相应变化的稀疏投影数据扰动,增加了数据的安全性....
针对隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出一种基于随机投影技术的隐私保护算法.该算法通过定义l投影扰动和Prevent-Ω数据集的概念,构造一种根据投影维数的不同,投影矩阵的稀疏度也相应变化的稀疏投影数据扰动,增加了数据的安全性.实验结果表明,在保护数据隐私的前提下,该算法能有效保证数据挖掘应用中的数据质量.
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关键词
数据隐私保护
高维稠密数据
l投影
Prevent-Ω数据集
下载PDF
职称材料
题名
一种新的高维稠密数据隐私保护算法
被引量：
1
1
作者
朱献文
孙伟
机构
黄淮学院国际教育学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期940-946,共7页
基金
河南省重点科技攻关项目(批准号:152102210023)
文摘
针对隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出一种基于随机投影技术的隐私保护算法.该算法通过定义l投影扰动和Prevent-Ω数据集的概念,构造一种根据投影维数的不同,投影矩阵的稀疏度也相应变化的稀疏投影数据扰动,增加了数据的安全性.实验结果表明,在保护数据隐私的前提下,该算法能有效保证数据挖掘应用中的数据质量.
关键词
数据隐私保护
高维稠密数据
l投影
Prevent-Ω数据集
Keywords
data privacy protection
high dimensional dense data
l projection
Prevent-Ω data set
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的高维稠密数据隐私保护算法
朱献文
孙伟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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