【摘 要】
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支持向量机（SVM）是数据挖掘中非常流行的分类算法,得到了广泛的关注。数据泄露问题日渐凸显,数据挖掘中的隐私保护也成为当今研究热点,但是针对SVM隐私保护的研究较少。我们提
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971027)
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支持向量机（SVM）是数据挖掘中非常流行的分类算法,得到了广泛的关注。数据泄露问题日渐凸显,数据挖掘中的隐私保护也成为当今研究热点,但是针对SVM隐私保护的研究较少。我们提出了基于旋转扰动的SVM隐私保护算法,该算法引入正交旋转变换方法,具有分类零损失的特性。文章采用传统数据安全评价方法,并利用UCI机器学习中心提供的数据对该算法的隐私性水平进行了分析。理论验证和实验结果表明,我们提出了令人满意的SVM隐私保护算法。
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