10.3778/j.issn.1673-9418.1608040
KD-TSS:精确隐私空间分割方法
基于KD-树与差分隐私保护的空间数据分割得到了研究者的广泛关注,空间数据的大小与拉普拉斯噪音的多少直接制约着空间分割的精度.针对现有基于KD-树分割方法难以有效兼顾大规模空间数据与噪音量不足的问题,提出了一种满足差分隐私的KD-树分割方法SKD-Tree(sampling-based KD-Tree).该方法利用满足差分隐私的伯努利随机抽样技术,抽取空间样本作为分割对象,然而却没有摆脱利用树高度控制拉普拉斯噪音.启发式设定合适的树高度非常困难,树高度过大,导致结点的噪音值过大;树高度过小,导致空间分割粒度太粗劣.为了弥补SKD-Tree方法的不足,提出了一种基于稀疏向量技术(sparse vector technology,SVT)的空间分割方法KD-TSS(KD-Tree with sampling and SVT).该方法通过SVT判断树中结点是否继续分割,不再依赖KD-树高度来控制结点中的噪音值.SKD-Tree、KD-TSS与KD-Stand、KD-Hybrid在真实的大规模空间数据集上实验结果表明,其分割精度以及响应范围查询效果优于同类算法.
差分隐私、KD-树、隐私空间划分、伯努利随机抽样、稀疏向量技术
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TP392(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61502146;the Key Technologies Research and Development Program of Henan Province under Grant No. 162102310411;the Research Program of Higher Education of Henan Educational Committee under Grant No. 16A520002;the Youth Backbone Teacher Program of Higher Education of Henan Province under Grant No. 2013GGJS-098;the Young Talents Fund of Henan University of Economics and Law;the Technology Bureau Project of Zhengzhou under Grant No. 153PKJGG115
2017-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
1579-1590
