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差分隱私是一種提供強(qiáng)大隱私保護(hù)的模型。在非交互弌框架下，數(shù)據(jù)管理者可發(fā)布采用差分隱私保護(hù)技術(shù)處理的數(shù)據(jù)集供研究人員進(jìn)行挖掘分析。但是在數(shù)據(jù)發(fā)布過(guò)程中需要加入大量噪聲，會(huì)破壞數(shù)據(jù)可用性。因此，提出了一種基于k- prototype聚類的差分隱私混合數(shù)據(jù)發(fā)布算法。首先改進(jìn)k- prototype聚類算法，按數(shù)據(jù)類型的不同，對(duì)數(shù)值型屬性和分類型屬性分別選用不同的屬性差異度計(jì)算方法，將混合數(shù)據(jù)集中更可能相關(guān)的記錄分組，從而降低差分隱私敏感度;結(jié)合聚類中心值，采用差分隱私保護(hù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行處理保護(hù)，針對(duì)數(shù)值型屬性使用 Laplace機(jī)制，分類型屬性使用指數(shù)機(jī)制;從差分隱私的概悆及組合性質(zhì)兩方面對(duì)該算法進(jìn)行隱私分析證明。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法能夠有效提高數(shù)據(jù)可用性。
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