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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,豐富的數(shù)據(jù)資源給人們的生活帶來便捷的同時,信息安全問題也面臨著巨大挑戰(zhàn)。一些社交網(wǎng)絡(luò)在發(fā)布數(shù)據(jù)前為了防止隱私信息泄露,需要對這些數(shù)據(jù)進行隱私保護處理,然而傳統(tǒng)的隱私保護方法難以兼顧隱私安全和數(shù)據(jù)的可用性。因此,在保證發(fā)布數(shù)據(jù)隱私安全的同時提高數(shù)據(jù)的可用性,成為近年來的研究熱點。
目前在眾多的隱私保護方法中,K-匿名是一種常用的、較為有效的方法。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)的背景下,基于聚類的K-匿名方法是本領(lǐng)域近期的研
2、究重點之一,和傳統(tǒng)的K-匿名算法相比,通過對數(shù)據(jù)進行聚類操作,提高了數(shù)據(jù)的可用性。但也存在著一些問題,如聚類精度依賴初始類中心的設(shè)定從而導(dǎo)致更多的信息損失、對于不同類型數(shù)據(jù)集適應(yīng)性較差等。針對這些問題,本文提出了改進算法,主要工作如下:
?。?)基于快速搜索和發(fā)現(xiàn)密度峰值聚類算法(Clustering by fast search and find of density peak,CFSFDP)對K-匿名模型進行改進,提出基于C
3、FSFDP的匿名保護算法(K-CFSFDP)。該算法在數(shù)據(jù)劃分的過程中能夠自動識別聚類中心,且可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的類,提高了劃分精度,減少了匿名后的信息損失和算法運行時間。
(2)提出了基于半監(jiān)督的CFSFDP聚類算法。通過引入監(jiān)督信息(成對約束),對聚類過程進行指導(dǎo),提高了CFSFDP算法的聚類精度。
?。?)基于半監(jiān)督的CFSFDP聚類算法對K-CFSFDP匿名算法進行了改進,設(shè)計并實現(xiàn)了基于半監(jiān)督的K-CFSFDP
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