作者:李晓晔,孙振龙 著
页数:220
出版社:黑龙江大学出版社
出版日期:2024
ISBN:9787568610292
电子书格式:pdf/epub/txt
网盘下载地址:下载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
内容简介
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MB?CI 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。
目录
第1章 绪论
1.1本书研究背景和意义
1.2基础知识
1.3国内外研究现状
1.4研究内容
第2章 面向预测推荐服务的差分隐私保护方法
2.1引言2.2协同过滤
2.3预测评级的扰动方法
2.4仿真实验
2.5本章小结
第3章 面向权重图数据发布的差分隐私保护方法
3.1引言
3.2权重图表示
3.3计数查询序列
3.4边权重的扰动策略
3.5仿真实验
3.6本章小结
……
1.1本书研究背景和意义
1.2基础知识
1.3国内外研究现状
1.4研究内容
第2章 面向预测推荐服务的差分隐私保护方法
2.1引言2.2协同过滤
2.3预测评级的扰动方法
2.4仿真实验
2.5本章小结
第3章 面向权重图数据发布的差分隐私保护方法
3.1引言
3.2权重图表示
3.3计数查询序列
3.4边权重的扰动策略
3.5仿真实验
3.6本章小结
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