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基于密度权重的优化差分隐私K-medoids聚类算法
被引量:
1
1
作者
王圣节
巫朝霞
《智能计算机与应用》
2023年第5期126-130,139,共6页
K-medoids算法作为数据挖掘中重要的一种聚类算法,与差分隐私保护的结合有助于信息数据的安全,原有的基于差分隐私保护的K-medoids聚类算法在初始中心点的选择上仍然具有盲目性和随机性,在一定程度上降低了聚类效果。本文针对这一问题...
K-medoids算法作为数据挖掘中重要的一种聚类算法,与差分隐私保护的结合有助于信息数据的安全,原有的基于差分隐私保护的K-medoids聚类算法在初始中心点的选择上仍然具有盲目性和随机性,在一定程度上降低了聚类效果。本文针对这一问题提出一种基于密度权重的优化差分隐私K-medoids(DWDPK-medoids)聚类算法,通过引入数据密度权重知识,确定算法的初始中心点和聚类数,以提高聚类效果和稳定性。安全性分析表明,算法满足ε-差分隐私保护;通过对UCI真实数据集的仿真实验表明,相同隐私预算下该算法比DPK-medoids具有更好的聚类效果和稳定性。
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关键词
数据挖掘
差分隐私
K-medoids算法
密度权重
下载PDF
职称材料
题名
基于密度权重的优化差分隐私K-medoids聚类算法
被引量:
1
1
作者
王圣节
巫朝霞
机构
新疆财经大学统计与数据科学学院
出处
《智能计算机与应用》
2023年第5期126-130,139,共6页
基金
国家自然科学基金(61941205)。
文摘
K-medoids算法作为数据挖掘中重要的一种聚类算法,与差分隐私保护的结合有助于信息数据的安全,原有的基于差分隐私保护的K-medoids聚类算法在初始中心点的选择上仍然具有盲目性和随机性,在一定程度上降低了聚类效果。本文针对这一问题提出一种基于密度权重的优化差分隐私K-medoids(DWDPK-medoids)聚类算法,通过引入数据密度权重知识,确定算法的初始中心点和聚类数,以提高聚类效果和稳定性。安全性分析表明,算法满足ε-差分隐私保护;通过对UCI真实数据集的仿真实验表明,相同隐私预算下该算法比DPK-medoids具有更好的聚类效果和稳定性。
关键词
数据挖掘
差分隐私
K-medoids算法
密度权重
Keywords
data mining
differential privacy
K-medoids algorithm
density weighting
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于密度权重的优化差分隐私K-medoids聚类算法
王圣节
巫朝霞
《智能计算机与应用》
2023
1
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