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差分隱私是一種提供強大隱私保護的模型。在非交互弌框架下，數(shù)據管理者可發(fā)布采用差分隱私保護技術處理的數(shù)據集供研究人員進行挖掘分析。但是在數(shù)據發(fā)布過程中需要加入大量噪聲，會破壞數(shù)據可用性。因此，提出了一種基于k- prototype聚類的差分隱私混合數(shù)據發(fā)布算法。首先改進k- prototype聚類算法，按數(shù)據類型的不同，對數(shù)值型屬性和分類型屬性分別選用不同的屬性差異度計算方法，將混合數(shù)據集中更可能相關的記錄分組，從而降低差分隱私敏感度;結合聚類中心值，采用差分隱私保護技術對數(shù)據記錄進行處理保護，針對數(shù)值型屬性使用 Laplace機制，分類型屬性使用指數(shù)機制;從差分隱私的概悆及組合性質兩方面對該算法進行隱私分析證明。實驗結果表明：該算法能夠有效提高數(shù)據可用性。
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