基于概念格模型的用户隐私保护数据挖掘算法

为提高数字媒体无线传感网络用户隐私数据的保护能力,提出基于概念格模型的用户隐私保护数据挖掘算法.首先构建数字媒体无线传感网络用户隐私保护数据的特征检测模型,通过多维信息识别对无线传感网络用户隐私保护数据进行信息重组及编码,构建线性稀疏特征编码模型,然后通过多维参数融合和信息加密控制的方法构建用户隐私保护数据的概念格模型,建立用户隐私保护数据挖掘加密协议,再通过模糊空间信息重组,实现对用户隐私保护数据的特征分布式融合和线性重构,最后采用关联谱特征检测方法实现对用户隐私保护数据挖掘和特征提取.仿真结果表明,采用该方法进行用户隐私保护数据挖掘的加密性能较好,隐私保护能力较强,提高了用户隐私保护数据挖掘的精度和可靠性水平.

基于大数据分析用户隐私数据加密保护系统研究

传统的数据挖掘算法已难以有效满足现代隐私数据安全需求,分布式数据挖掘在大数据背景下普遍存在用户隐私数据安全保护等能力有待提高的问题。为此完成了一种基于PP-k-means算法的用户隐私数据加密保护方案的构建,该算法基于大数据,主要通过结合运用k-means聚类挖掘算法与同态加密技术实现分布式用户隐私数据保护,使大数据聚类挖掘效果得到有效提高,并通过实验验证了该算法的数据隐私安全保护功能的有效性和实用性。