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差分隐私在社会网络数据发布及支持向量机分类中的应用 版权信息
- ISBN：9787568610292
- 条形码：9787568610292 ; 978-7-5686-1029-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
差分隐私在社会网络数据发布及支持向量机分类中的应用 内容简介
本书针对社会网络数据发布中存在的隐私安全问题，深入研究并提出具体的差分隐私保护方法，为社会网络分析及数据挖掘等方法提供隐私保证。首先，针对推荐系统中计算预测评级时的隐私泄露问题，提出一种方法结合两种扰动方式发布预测评级结果。其次，针对加权网络中的边权重的隐私保护问题，提出一种MB?CI 扰动策略。再次，针对网络统计中发布聚集信息时的隐私泄露问题，为了提供更多关于社会网络中群体之间的行为信息、或簇之间的模式信息，提出一种基于边?差分隐私的方法，发布各个社区聚集系数的分布情况。*后，为了在隐私保护下发布社会网络图，以再现社科研究中有价值的结果，提出一种基于wPINQ平台的改进算法rTbI实现图重构计算。
差分隐私在社会网络数据发布及支持向量机分类中的应用 目录
第1章 绪论
1.1本书研究背景和意义
1.2基础知识
1.3国内外研究现状
1.4研究内容
第2章 面向预测推荐服务的差分隐私保护方法
2.1引言2.2协同过滤
2.3预测评级的扰动方法
2.4仿真实验
2.5本章小结
第3章 面向权重图数据发布的差分隐私保护方法
3.1引言
3.2权重图表示
3.3计数查询序列
3.4边权重的扰动策略
3.5仿真实验
3.6本章小结
......
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