基于桶划分的差分隐私直方图发布贪心算法

摘要

现有的差分隐私直方图发布技术未能高效处理存在大量低频计数值数据集发布中的隐私保护问题.基于桶划分的思想,提出一种高效的、面向存在大量低频计数值数据集的差分隐私直方图发布贪心算法.算法采用基于邻近桶合并的贪心策略,并利用红黑树对合并过程进行优化.实验对本文算法发布数据的可用性及算法效率与同类算法进行比较分析.实验结果表明,该算法是有效可行的.