【摘 要】
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时空嵌入式网络用户轨迹序列模式挖掘在数据挖掘领域中具有重要意义,针对当前方法存在用户轨迹序列模式挖掘效率低的问题,提出基于差分隐私的网络用户轨迹序列模式挖掘方法,
【基金项目】
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广东省教育厅特色创新类项目(自然科学类)(2015KTSCX162,2015KTSCX163);广东省教育厅青年创新人才类项目(自然科学类)(2016KQNCX186)
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时空嵌入式网络用户轨迹序列模式挖掘在数据挖掘领域中具有重要意义,针对当前方法存在用户轨迹序列模式挖掘效率低的问题,提出基于差分隐私的网络用户轨迹序列模式挖掘方法,利用自适应方法分析用户轨迹序列的长度分布情况,计算添加或者删除输入序列时的敏感度,选取最优截断长度。查询用户轨迹数据库中的支持度,并计算其轨迹的全局敏感度,通过对全局敏感度的计算可以得到全局敏感度的上界,并且网络用户轨迹数据的最大长度与全局敏感度成正比,根据序列权重之和来降低时间复杂度,利用降低后的时间复杂度等条件计算截断后的用户轨迹序列,可以得
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