基于本地差分隐私的BIRCH混合数据算法

摘要：

BIRCH算法是一种适合处理大规模数值型的聚类算法,但现实生活中的数据往往是混合型数据,导致了BIRCH算法的局限性;此外,在使用BIRCH算法进行聚类分析的过程中存在隐私泄露的风险,而传统的中心化差分隐私算法存在需要可信第三方的缺点.针对以上缺陷,提出了基于本地差分隐私的BIRCH混合数据(LDP-BIRCH)算法,对混合型数据中的非数值型数据进行编码处理,并使用本地差分隐私对数据集进行扰动,将扰动后的数据集发给第三方进行BIRCH算法聚类分析.研究结果表明,LDP-BIRCH算法在adult和Facebook Live Sellers in Thailand数据集上满足隐私保护性和聚类可用性.

关键词：本地差分隐私、BIRCH算法、混合数据、随机响应机制

所属期刊栏目：45

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金U20A20179

在线出版日期：2022-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：89-98