面向网络隐私数据融合的蚁群算法优化方法

摘要：

针对目前方法对网络隐私数据进行融合时,由于未能在数据融合前对数据缺失值进行插补处理,导致该方法在进行数据融合时,存在网络生命周期短和网络延时高的问题,提出面向网络隐私数据融合的蚁群算法优化方法.首先对网络隐私数据缺失值进行插补处理,并标准化插补数据生成网络隐私数据特征集;再依据邻域搜索算法优化蚁群算法,根据获取特征集生成网络连通图;最后使用优化后的蚁群算法搜索连通图,获取最佳数据融合值,实现网络隐私数据的融合.实验结果表明,运用上述方法进行数据融合时,网络生命周期长,网络延时低.

关键词：网络隐私数据、蚁群优化算法、缺失值插补、邻域搜索算法、数据融合方法

所属期刊栏目：40

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：面向网络隐私数据融合的蚁群算法优化方法x201908125956

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：414-417,490