基于密度权重的优化差分隐私K-medoids聚类算法

摘要：

K-medoids算法作为数据挖掘中重要的一种聚类算法,与差分隐私保护的结合有助于信息数据的安全,原有的基于差分隐私保护的K-medoids聚类算法在初始中心点的选择上仍然具有盲目性和随机性,在一定程度上降低了聚类效果.本文针对这一问题提出一种基于密度权重的优化差分隐私K-medoids(DWDPK-medoids)聚类算法,通过引入数据密度权重知识,确定算法的初始中心点和聚类数,以提高聚类效果和稳定性.安全性分析表明,算法满足ε-差分隐私保护;通过对UCI真实数据集的仿真实验表明,相同隐私预算下该算法比DPK-medoids具有更好的聚类效果和稳定性.

关键词：数据挖掘、差分隐私、K-medoids算法、密度权重

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61941205

在线出版日期：2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：126-130,139