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基于奇异值分解的大型社交网络差分隐私算法

Differential Privacy Algorithm for Large Social Networks Based on Singular Value Decomposition

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针对基于随机投影的差分隐私算法中存在直接对降维数据直接添加噪声导致基于欧氏距离数据挖掘中数据可用性较差的问题,提出了一种基于奇异值分解的差分隐私算法.该算法首先对高维社交网络的数据利用随机投影进行降维,然后对降维后的数据进行奇异值分解并对奇异值加入高斯噪声,最后通过奇异值分解逆运算生成待发布矩阵.该算法利用的奇异值矩阵是一个仅有主对角线上有值的矩阵,值的个数为矩阵的秩,与直接对降维后的数据直接添加高斯噪声相比,对奇异值矩阵中的值添加高斯噪声能有效地降低噪声的加入量.理论证明该算法满足差分隐私,并设计了欧氏距离差实验和谱聚类实验用于分析算法的数据可用性,实验结果表明该算法的数据可用性高于基于奇异值分解的差分隐私算法.

郑剑、杨立聪

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江西理工大学 信息工程学院,江西 赣州 341000

社交网络 隐私保护 奇异值分解 随机投影 差分隐私 数据发布

国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目

61462034GJJ170517

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.03.021

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(3)
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