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差分隐私在社会网络数据发布及支持向量机分类中的应用

 差分隐私在社会网络数据发布及支持向量机分类中的应用

定  价:56 元

        

  • 作者:李晓晔,孙振龙
  • 出版时间:2024/9/1
  • ISBN:9787568610292
  • 出 版 社:黑龙江大学出版社
  • 中图法分类:C912.11 
  • 页码:
  • 纸张:胶版纸
  • 版次:
  • 开本:16开
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本书针对社会网络数据发布中存在的隐私安全问题,深入研究并提出具体的差分隐私保护方法,为社会网络分析及数据挖掘等方法提供隐私保证。首先,针对推荐系统中计算预测评级时的隐私泄露问题,提出一种方法结合两种扰动方式发布预测评级结果。其次,针对加权网络中的边权重的隐私保护问题,提出一种MBCI 扰动策略。再次,针对网络统计中发布聚集信息时的隐私泄露问题,为了提供更多关于社会网络中群体之间的行为信息、或簇之间的模式信息,提出一种基于边差分隐私的方法,发布各个社区聚集系数的分布情况。最后,为了在隐私保护下发布社会网络图,以再现社科研究中有价值的结果,提出一种基于wPINQ平台的改进算法rTbI实现图重构计算。

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