【摘 要】
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随着大数据应用日益广泛,数据预处理和隐私保护成为当前面临的重大挑战。主成分分析作为一种有效的数据降维方法,常用于数据预处理、机器学习和数据挖掘。在差分隐私保护框架
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院、网络空间安全学院,江苏省大数据安全与智能处理重点实验室,南京中医药大学信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(项目编号:61572263,61502251,61502243);江苏省高校自然科学研究项目(项目编号:14KJB520031);中国博士后科学基金项目(项目编号:2016M601859);江苏省自然科学基金面上项目(项目编号:BK20161516)
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随着大数据应用日益广泛,数据预处理和隐私保护成为当前面临的重大挑战。主成分分析作为一种有效的数据降维方法,常用于数据预处理、机器学习和数据挖掘。在差分隐私保护框架下,论文提出基于输出扰动的主成分分析隐私保护数据发布算法,与直接对数据加噪相比,该算法在相同隐私保护程度下,对数据添加噪声更小。考虑不同的隐私预算分配方式,设计均分加噪、正向加噪和反向加噪三种加噪方式。从理论上比较三种方式引入的噪声大小,并采用真实数据集验证,选择最优方式。在最优加噪方式下分析输入数据和输出数据的近似误差影响因素,寻找误差极小值。
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