论文研究 聚类挖掘中隐私保护的几何数据转换方法.pdf

提出了一种多尺度的谱聚类算法。与传统谱聚类算法不同，多尺度谱聚类算法用改进的k-means算法对未经规范的Laplacian矩阵的特征向量进行聚类。与传统k-means算法不同，改进的k-means算

K_pototypes算法 ? K-pototypes算法结合了K-means方法和根据K-means方法改 进的能够处理符号属性的K-modes方法 CLARANS算法(随机搜索聚类算法 ? CLA

硕士论文-数据挖掘中聚类算法的分析与实践.

摘 要: 近期，随着诸如实时监控系统、网络入侵检测和web上用户点击流等动态的应用环境源源不断地产生海量的、时序的、快速变化的和潜在无限的数据流，对数据流挖掘的研究变得重要而富有意义。聚类分析作为数据

模糊聚类算法在数据挖掘中的应用研究_蔡威

为了解决身份欺诈和身份盗用等安全性问题，ITU（国际电信联盟）身份管理标准明确表示用户身份隐私保护是现代身份管理系统的一个重要功能。针对承诺方案具有隐藏和绑定信息的性质，给出了一种由承诺机制所构造的交

DaaS是基于云基础设施对外提供数据库服务的云服务模式,能有效地解决个人和企业处理海量数据所带来的存储、管理压力,但隐私泄露极大地阻碍了DaaS的发展,如何增强现有DaaS模式的隐私保护成为亟需解决的

摘要:在基于隐私保护的数据挖掘中,挖掘的精度和安全性一直是一对矛盾,针对该矛盾提出了一种在分布式的环境下基于paillier同态加密的关联规则挖掘方法,该方法将计算方和解密方分离保证了数据挖掘的安全性

针对动态数据(时序数据)提出一种抽样过滤技术的差分隐私保护模型及评价机制。首先,利用固定抽样法对原始时序数据进行抽样,非抽样数据直接发布;其次,对抽样数据采取差分隐私保护机制进行加噪;然后,运用Kal

在云计算出现之后,对于这项技术,它在提高使用效率和降低使用成本的同时,带来了极大的安全挑战,其中隐私保护问题首当其冲。本文主要保证租户数据的完整性和安全性,设计了隐私保护模型,解决了这个问题。