基于快速搜索與發(fā)現(xiàn)密度峰值的K-匿名隱私保護(hù).pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，豐富的數(shù)據(jù)資源給人們的生活帶來便捷的同時(shí)，信息安全問題也面臨著巨大挑戰(zhàn)。一些社交網(wǎng)絡(luò)在發(fā)布數(shù)據(jù)前為了防止隱私信息泄露，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)處理，然而傳統(tǒng)的隱私保護(hù)方法難以兼顧隱私安全和數(shù)據(jù)的可用性。因此，在保證發(fā)布數(shù)據(jù)隱私安全的同時(shí)提高數(shù)據(jù)的可用性，成為近年來的研究熱點(diǎn)。
　　目前在眾多的隱私保護(hù)方法中，K-匿名是一種常用的、較為有效的方法。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)的背景下，基于聚類的K-匿名方法是本領(lǐng)域近期的研

2、究重點(diǎn)之一，和傳統(tǒng)的K-匿名算法相比，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類操作，提高了數(shù)據(jù)的可用性。但也存在著一些問題，如聚類精度依賴初始類中心的設(shè)定從而導(dǎo)致更多的信息損失、對(duì)于不同類型數(shù)據(jù)集適應(yīng)性較差等。針對(duì)這些問題，本文提出了改進(jìn)算法，主要工作如下：
　?。?）基于快速搜索和發(fā)現(xiàn)密度峰值聚類算法（Clustering by fast search and find of density peak，CFSFDP）對(duì)K-匿名模型進(jìn)行改進(jìn)，提出基于C

3、FSFDP的匿名保護(hù)算法（K-CFSFDP）。該算法在數(shù)據(jù)劃分的過程中能夠自動(dòng)識(shí)別聚類中心，且可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的類，提高了劃分精度，減少了匿名后的信息損失和算法運(yùn)行時(shí)間。
　?。?）提出了基于半監(jiān)督的CFSFDP聚類算法。通過引入監(jiān)督信息（成對(duì)約束），對(duì)聚類過程進(jìn)行指導(dǎo)，提高了CFSFDP算法的聚類精度。
　?。?）基于半監(jiān)督的CFSFDP聚類算法對(duì)K-CFSFDP匿名算法進(jìn)行了改進(jìn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于半監(jiān)督的K-CFSFDP