基于規(guī)則隱藏的聚類(lèi)隱私保護(hù)模型及算法研究.pdf

1、近幾十年來(lái)，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)的運(yùn)作方式發(fā)生了深刻地變革，數(shù)據(jù)信息流成為了企業(yè)生命的主線。然而在這種情況下，人們往往擔(dān)心隱私被泄露而拒絕提供信息資料或提供虛假的信息。所以保護(hù)隱私程度的高低將直接關(guān)系到是否能夠收集到足夠真實(shí)的信息，從而關(guān)系到挖掘出來(lái)的信息是否可靠有用。于是，隱私保護(hù)便成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。 本文建立了一個(gè)隱私保護(hù)算法的分類(lèi)框架，通過(guò)對(duì)該分類(lèi)框架的研究分析，發(fā)現(xiàn)了目前研究中的空缺——基于規(guī)則隱藏的聚類(lèi)隱私保護(hù)，

2、并針對(duì)這一空缺進(jìn)行研究，提出了一種新穎的聚類(lèi)隱私保護(hù)規(guī)則隱藏的模型及算法，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，驗(yàn)證了算法的有效性。 本文的具體貢獻(xiàn)有如下幾個(gè)方面： 第一，本文提出了新的隱私保護(hù)算法分類(lèi)框架，從應(yīng)用類(lèi)型、技術(shù)策略、隱藏對(duì)象和適用算法四個(gè)維度對(duì)隱私保護(hù)算法進(jìn)行分類(lèi)。在此基礎(chǔ)上通過(guò)文獻(xiàn)研究，分別從這四個(gè)維度對(duì)現(xiàn)有的主要隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行了分析比較，找出了目前研究中的空缺——基于規(guī)則隱藏的聚類(lèi)隱私保護(hù)。 第二，針對(duì)目前

3、的研究空缺——基于規(guī)則隱藏的聚類(lèi)隱私保護(hù)，提出了基于規(guī)則隱藏的聚類(lèi)隱私保護(hù)模型，包含：數(shù)據(jù)預(yù)處理，聚類(lèi)規(guī)則隱藏和算法評(píng)價(jià)三部分。首先，在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，采用數(shù)據(jù)規(guī)范化，k-means聚類(lèi)算法，輪廓系數(shù)法等方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，目的是得到聚類(lèi)規(guī)則隱藏算法所需要輸入的變量。之后，使用添加噪聲的辦法，將數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何平移，以達(dá)到隱私保護(hù)的目的。聚類(lèi)規(guī)則隱藏算法包括三個(gè)必要的過(guò)程：（1） 確定敏感對(duì)象；（2）確定噪聲矢量；（3）根據(jù)前