【摘 要】
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传统方法在对权重社会网络数据进行保护时,未进行差分隐私数据的节点密度计算,数据保护效果不佳.为此,提出云计算下权重社会网络差分隐私保护数据聚类方法.分析差分隐私数据
【机 构】
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陕西交通职业技术学院,西安710018
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传统方法在对权重社会网络数据进行保护时,未进行差分隐私数据的节点密度计算,数据保护效果不佳.为此,提出云计算下权重社会网络差分隐私保护数据聚类方法.分析差分隐私数据特征,确定正交多项式回归系数的特征序列;根据特征序列实现数据降维;采用加权共协矩阵实现差分隐私保护数据融合;根据互信息和分形维数完成网络差分隐私保护数据聚类过程.实验仿真证明,在IK数据集下此方法的聚类正确率为87.32％,迭代次数为28次;在UC数据集下聚类正确率为83.37％,迭代次数为32次,迭代次数减少,正确率明显高于传统方法.所提方法具有较高的正确率而且耗时较少,为实现社会网络下的各种差分隐私数据保护提供了有效的理论依据.
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