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利用贝叶斯原理在隐私保护数据上进行分类的方法
【作者】 杨攀 桂小林 安健 田丰 王刚 西安交通大学电子与信息工程学院 西安710049 西安交通大学陕西省计算机网络重点实验室 西安 710049 西安财经学院信息学院 西安710049
【关键词】 隐私保护 数据扰动 贝叶斯原理 分类
【摘要】针对可还原数据扰动（retrievable general additive data perturbation,RGADP）算法在保护数据库隐私时会影响数据挖掘结果的问题,提出一种利用贝叶斯原理在扰动数据上进行分类的方法。该方法分析RGADP算法过程,利用贝叶斯原理,根据扰动数据推算原始数据的概率分布,用估算的概率分布重构数据,并对重构数据进行分类以提高分类的正确性。实验结果表明：该方法估算出的概率分布与原始数据概率分布接近,且重构数据的分类正确率相比扰动数据而言平均可提高4%以上,其更接近原始数据的分类正确率,从而有效地降低了扰动算法对数据分类的影响;该方法的运行时间与数据量和数据分组数成正比,重构10 000条数据的运行时间在200ms以内,因此该方法也具有较高的效率。
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