隱私保護線性規(guī)劃和支持向量機新算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在求解線性規(guī)劃的最優(yōu)解時,目標函數(shù)的系數(shù)、等式約束的約束矩陣以及右邊的向量可能被不同的實體擁有,這些實體不愿意泄露這些數(shù)據,這就產生了隱私問題,如何在不泄露這些實體的數(shù)據的情況下計算出線性規(guī)劃的最優(yōu)解就成了急需解決的課題。
  支持向量機是應用在數(shù)據挖掘領域的一種新的方法,與傳統(tǒng)的機器學習理論相比具有更多的優(yōu)點,支持向量機能克服傳統(tǒng)機器學習過程中的過學習、維數(shù)災難、局部極值等問題。分布式支持向量機是把訓練樣本分配到各個節(jié)點,能克服

2、數(shù)據交流的復雜性、易變性和隱私問題。
  本文首先介紹了線性規(guī)劃的隱私保護算法,Mangasarian在數(shù)據垂直分布和水平分布的線性規(guī)劃的隱私保護算法中采用了一個隨機矩陣,將原始的線性規(guī)劃問題轉化成了一個安全的線性規(guī)劃問題。但是,當這個隨機矩陣不可逆的時候,原始線性規(guī)劃問題和安全的線性規(guī)劃問題是不等價的。針對這種情況,采用一個可逆隨機矩陣,將原始線性規(guī)劃問題轉化成了一個等價的安全的線性規(guī)劃問題。實驗結果表明,只要λ充分大,用本文算

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