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通常随着数据集属性维度的增加,高维数据的差分隐私发布方法所需的时间成本和产生的噪声干扰也会随之增大,尤其是对于高维二值数据很容易被过大的噪声所覆盖.因此,针对高维二值数据的隐私发布问题,提出了一种高效且低噪的发布方法PrivSCBN(differentially private spectral clustering Bayesian network).首先,该方法基于Jaccard距离,使用满足差分隐私的谱聚类算法来划分属性集,然后根据划分的结果来进一步分割原始数据集,从而实现数据的降维.其次,该方法基于动态规划思想并结合指数机制,使用满足差分隐私的贝叶斯网络快速构建算法来为每个分割后的子集...
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计算机研究与发展
ISSN： 1000-1239
CN： 11-1777/TP
Year： 2022
Issue： 01
Volume： 59
Page： 182-196
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