隐私预算相关论文
频繁项集挖掘已经成为数据挖掘领域的一个热门研究,被广泛应用于商业决策、经济学、医疗学和生物信息学等领域。人们在做决策时可......
推荐系统存在用户隐私安全性低、推荐服务质量差的问题.为此,文中提出一种基于差分隐私的个性化服务推荐算法DPk-median.该算法针......
数据挖掘能够发现数据之间内在的相互关系。K-means算法具有简单、快速,易于实现且对海量数据的处理也有高效性的优点,被广泛地应......
近年来,深度学习在许多领域取得了令人瞩目的成功,其达到的效果在很多应用上已接近甚至超过人类。而深度学习能取得好效果的一个前......
近年来互联网和通信技术的发展极大地促进了大数据和数据挖掘技术的成熟。随机森林作为数据挖掘中常用的分类算法,被广泛应用到各......
随着具有定位功能的移动终端设备广泛普及,基于位置的服务(Location Based Services,LBS)得到了广泛应用,用户将个人的位置信息发......
位置推荐服务能使用户更容易地获得周边的兴趣点信息，但也会带来用户位置隐私泄露的风险。为了避免位置隐私泄露带来的不利影响，提出......
针对用差分隐私方法进行线性回归分析敏感性偏大的问题,提出一种差异化的隐私预算分配算法Diff-LR（Differential Privacy Linear Re......
树索引空间数据进行差分隐私保护时需要产生噪声,针对现有差分隐私预算采取均匀分配方式,普通用户无法个性化选择的问题,提出等差......
差分隐私K-means聚类算法因其能很好地兼顾数据可用性和数据隐私安全,而得到了广泛地关注和研究。目前,在许多对差分隐私K-means聚......
已有的基于差分隐私的直方图发布技术在利用直方图反映数据的真实分布特征时可能会出现“重拖尾”和“零桶”现象,并且在数据量较......
随着信息技术的不断发展,海量数据的分析和发布等应用引发了研究热潮,回归分析的实际应用也越来越广泛,目前面临的重要挑战是如何......
随着云计算与大数据技术的飞速发展,基于Hadoop平台的MapReduce技术得到了广泛应用。通过将数据挖掘算法与MapReduce技术相结合,能......
当今是数据爆炸的时代,网络技术、传感技术、存储技术等方面的迅猛发展使得海量数据的采集与获取前所未有的容易,极大地促进了数据......
差分隐私由于其严格的数学证明和强大的隐私保护,现在已成为数据发布隐私保护的一个标准。近几年,许多基于差分隐私的数据发布方法......
