不完全数据集的差分隐私保护决策树研究

摘要：

主要研究在对不完全数据集进行决策树分析时,如何加入差分隐私保护技术.首先简单介绍了差分隐私ID3算法和差分隐私随机森林决策树算法;然后针对上述算法存在的缺陷和不足进行了修改,提出指数机制的差分隐私随机森林决策树算法;最后对于不完全数据集提出了一种新的WP(Weight Partition)缺失值处理方法,能够在不需要插值的情况下,使决策树分析算法既能满足差分隐私保护,也能拥有更高的预测准确率和适应性.实验证明,无论是Laplace机制还是指数机制,无论是ID3算法还是随机森林决策树算法,都能适用于所提方法.

关键词：差分隐私保护、不完全数据集、ID3算法、随机森林决策树

所属期刊栏目：44

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-07-13（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：139-143,149