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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。
差分隐私保护在数据挖掘中应用综述
【摘 要】
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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
【机 构】
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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;
【出 处】
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山东大学学报(理学版)
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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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)
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