【摘 要】
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聚类在电网客户大数据分析中发挥着重要作用，随着我国《数据安全法》的颁布，如何在电力客户数据聚类中兼顾数据隐私和聚类质量，成为亟待解决的难点。针对已有的基于差分隐私的k-means聚类方法难以兼顾数据隐私与聚类质量问题，提出距离加噪扰动方法，通过提取数据距离并向距离数值添加满足差分约束的噪声，构建加噪矩阵，实现数据距离隐私保护；设计基于加噪矩阵的kq-means聚类方法，引入k最近邻概念，设计聚簇划
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目（5700-202018268A-0-0-00）；
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聚类在电网客户大数据分析中发挥着重要作用，随着我国《数据安全法》的颁布，如何在电力客户数据聚类中兼顾数据隐私和聚类质量，成为亟待解决的难点。针对已有的基于差分隐私的k-means聚类方法难以兼顾数据隐私与聚类质量问题，提出距离加噪扰动方法，通过提取数据距离并向距离数值添加满足差分约束的噪声，构建加噪矩阵，实现数据距离隐私保护；设计基于加噪矩阵的kq-means聚类方法，引入k最近邻概念，设计聚簇划分策略，将数据记录分配到距其最近的若干个中心点的期望区间，减小多轮迭代过程中差分噪声累积产生的聚类误差，从而支撑保护客户数据隐私的电网客户数据聚类。
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