【摘 要】
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针对可还原数据扰动（retrievable general additive data perturbation,RGADP）算法在保护数据库隐私时会影响数据挖掘结果的问题,提出一种利用贝叶斯原理在扰动数据上进行分类
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,西安交通大学陕西省计算机网络重点实验室,西安财经学院信息学院
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针对可还原数据扰动（retrievable general additive data perturbation,RGADP）算法在保护数据库隐私时会影响数据挖掘结果的问题,提出一种利用贝叶斯原理在扰动数据上进行分类的方法。该方法分析RGADP算法过程,利用贝叶斯原理,根据扰动数据推算原始数据的概率分布,用估算的概率分布重构数据,并对重构数据进行分类以提高分类的正确性。实验结果表明：该方法估算出的概率分布与原始数据概率分布接近,且重构数据的分类正确率相比扰动数据而言平均可提高4%以上,其更接近原始数据的分
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