计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
18期
165-167,180
,共4页
数据挖掘%隐私保护%k-平均聚类%安全多方计算
數據挖掘%隱私保護%k-平均聚類%安全多方計算
수거알굴%은사보호%k-평균취류%안전다방계산
隐私保护是数据挖掘中一个重要的研究方向.针对如何在不共享精确数据的条件下,应用k-平均聚类算法从数据中发现有意义知识的问题,提出了一种基于安全多方计算的算法.算法利用半可信第三方参与下的安全求平均值协议,实现了在分布式数据中进行k-平均聚类挖掘时隐私保护的要求.实验表明算法能很好的隐藏数据,保护隐私信息,且对聚类的结果没有影响.
隱私保護是數據挖掘中一箇重要的研究方嚮.針對如何在不共享精確數據的條件下,應用k-平均聚類算法從數據中髮現有意義知識的問題,提齣瞭一種基于安全多方計算的算法.算法利用半可信第三方參與下的安全求平均值協議,實現瞭在分佈式數據中進行k-平均聚類挖掘時隱私保護的要求.實驗錶明算法能很好的隱藏數據,保護隱私信息,且對聚類的結果沒有影響.
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