基于本地化差分隐私保护的频繁项目挖掘算法

摘要：

频繁项目挖掘是数据挖掘的研究热点之一,若数据集包含敏感信息,不作处理地发布挖掘结果会有隐私泄露的风险.目前已有本地化差分隐私的频繁项目挖掘算法,但还无法满足处理大数据时的实时性和数据可用性要求.针对这些问题,该文提出了一种新的面向本地化差分隐私保护的频繁项目挖掘算法—GFIM(group-based frequent items mining).该算法把用户随机划分为不相交且大小相等的两组用户,整个运行过程分为两个阶段.第一阶段主要根据全部用户提交的信息挖掘出频繁项目的候选集C,而在第二阶段,两组用户分别通过设置冗余项把自身修剪为O(k)发送给数据收集者,最终的top-k频繁项目将利用上述两个阶段的结果.采用分阶段的思想减少了计算时遍历数据集的次数,加快了整体的运行速度.通过理论证明了该算法满足ε-本地化差分隐私,在多个真实数据集上的实验也验证了该方法的性能.

关键词：频繁项目挖掘、本地化差分隐私、集值数据、隐私保护、随机响应

所属期刊栏目：31

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;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：92-99,168