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差分隱私在社會網路數據發布及支持向量機分類中的應用

  • 作者：李曉曄//孫振龍|責編:高媛
  • 出版社：黑龍江大學
  • ISBN：9787568610292
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：210
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    差分隱私是目前為敏感數據分析提供隱私保護的重要方法之一，在數學上具有嚴格的定義，而且可以通過隱私預算參數ε衡量保護程度，其已成為穩私保護方法的公認標準。本書首先將差分隱私應用到社會網路隱私保護中，從離線數據的角度分析問題，以非互動式的方式發布結果數據，面向實際的發布需求、數據特性，以及關於隱私問題的不同方面開展研究。同時，面向支持向量機分類模型存在的隱私泄露問題，考慮已有的隱私支持向量機方法存在的不足，針對支持向量機隱私泄露問題的不同方面，筆者運用不同的差分隱私實現機制提出了相應的隱私保護方法。
作者介紹
李曉曄//孫振龍|責編:高媛
目錄
第1章  緒論
  1.1  本書研究背景和意義
  1.2  基礎知識
  1.3  國內外研究現狀
  1.4  研究內容
第2章  面向預測推薦服務的差分隱私保護方法
  2.1  引言
  2.2  協同過濾
  2.3  預測評級的擾動方法
  2.4  模擬實驗
  2.5  本章小結
第3章  面向權重圖數據發布的差分隱私保護方法
  3.1  引言
  3.2  權重圖表示
  3.3  計數查詢序列
  3.4  邊權重的擾動策略
  3.5  模擬實驗
  3.6  本章小結
第4章  面向網路信息統計的邊-差分隱私保護方法
  4.1  引言
  4.2  邊-差分隱私
  4.3  Louvain方法
  4.4  基於社區劃分的聚集係數發布方法
  4.5  模擬實驗
  4.6  本章小結
第5章  面向網路圖重構的邊-差分隱私保護方法
  5.1  引言
  5.2  wPINQ平台
  5.3  dK-圖模型
  5.4  圖重構的改進方法
  5.5  模擬實驗
  5.6  本章小結
第6章  面向核支持向量機的差分隱私混合機制保護方法
  6.1  引言
  6.2  基於指數機制和拉普拉斯機制的差分隱私混合機制保護方法
  6.3  模擬實驗
  6.4  本章小結
第7章  面向線性支持向量機的差分隱私工作集選擇方法
  7.1  引言
  7.2  基於指數機制的差分隱私工作集選擇方法
  7.3  模擬實驗
  7.4  本章小結
參考文獻

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