一种基于差分隐私的频繁有权子图挖掘算法

摘要

目前,在保护频繁子图数据的研究领域中,关于保护带有边权重的子图数据还没有被研究.针对这一问题,在频繁有权子图的挖掘过程中,采用差分隐私技术兼顾地保护频繁子图的边权重和结构的隐私,提出Diff-Wfsm算法.通过扩展已有挖掘算法,将图模型转换成编码形式,并将权重值考虑到编码中.为了更好地保护结构的隐私和提高数据效用性,在挖掘过程中同时采用差分隐私的Laplace机制和指数机制.实验在多个真实数据集中进行,结果表明该算法能在挖掘过程中达到隐私保护的效果,并可以保证输出的频繁有权子图具有较高的数据效用性.