【摘 要】
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针对现有数据融合方法存在融合精度低、数据完整性差等问题,提出基于云计算的社交网络安全隐私数据融合方法;首先利用敏感信息过滤模型进行社交网络参与者个人隐私数据过滤,
【机 构】
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东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61866025),江西省自然科学基金项目(20181BCB24008N)
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针对现有数据融合方法存在融合精度低、数据完整性差等问题,提出基于云计算的社交网络安全隐私数据融合方法;首先利用敏感信息过滤模型进行社交网络参与者个人隐私数据过滤,然后通过k匿名技术对过滤出的隐私数据进行保护处理,利用k均值聚类算法对个人隐私数据进行聚类,最后使用决策树构建数据融合模型,实现数据融合。仿真测试结果表明:与基于加权平均法、卡尔曼滤波法、Dempster-Shafer证据推理的3种数据融合方法相比,所提出方法的融合精度和数据完整性都得到了优化。
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