差分隐私保护在数据挖掘中应用综述

发布时间：2018-12-13 00:54

【摘要】：针对差分隐私在数据挖掘中的最新成果进行了研究,介绍了差分隐私保护的定义和实现机制,分析了差分隐私在模式挖掘、分类和聚类中的相关研究,着重解析了部分重要技术的实现原理,对比分析了其优缺点和算法复杂度。最后,展望了差分隐私在动态数据发布和大数据环境下的研究方向。
[Abstract]:This paper studies the latest achievements of differential privacy in data mining, introduces the definition and implementation mechanism of differential privacy protection, and analyzes the related research of differential privacy in pattern mining, classification and clustering. The implementation principle of some important technologies is analyzed, and its advantages and disadvantages and algorithm complexity are compared and analyzed. Finally, the research direction of differential privacy in dynamic data publishing and big data environment is prospected.
【作者单位】： 北京信息科技大学信息管理学院;北京信息科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61370139) 北京市社会科学基金项目(15JGB099) 北京市优秀人才培养资助项目(2013E005007000001)
【分类号】：TP309;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2375560