基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法

摘要

文章提出一种基于改进贝叶斯网络的高维数据本地差分隐私方法,首先通过数据源差分隐私保护算法对用户端数据集进行扰动,生成扰动数据集,保护本地原始数据集隐私;然后通过改进的贝叶斯网络将高维数据集降维为多个低维属性集合;最后合成新数据集,使用人工蜂群算法对贝叶斯网络结构进一步改进。实验结果表明,该方法在数据实用性方面具有优势,且得到的贝叶斯网络收敛性更好。