【摘 要】
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基于KD-树与差分隐私保护的空间数据分割得到了研究者的广泛关注，空间数据的大小与拉普拉斯噪音的多少直接制约着空间分割的精度。针对现有基于KD-树分割方法难以有效兼顾大规
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院,河南广播电视大学
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61502146 (国家自然科学基金), the Key Technologies Researchand Development Program of Henan Province under Grant No. 162102310411 (河南省科技攻关项目), t
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基于KD-树与差分隐私保护的空间数据分割得到了研究者的广泛关注，空间数据的大小与拉普拉斯噪音的多少直接制约着空间分割的精度。针对现有基于KD-树分割方法难以有效兼顾大规模空间数据与噪音量不足的问题，提出了一种满足差分隐私的KD-树分割方法SKD-Tree（sampling-based KD-Tree）。该方法利用满足差分隐私的伯努利随机抽样技术，抽取空间样本作为分割对象，然而却没有摆脱利用树高度控制拉普拉斯噪音。启发式设定合适的树高度非常困难，树高度过大，导致结点的噪音值过大；树高度过小，导致空间分割粒度
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