融合K-means与指数机制的直方图发布算法

摘要

针对直方图数据发布中存在的数据可用性较差问题,提出了一种融合K-means与指数机制的直方图发布算法。算法采用最短距离结合指数机制抽取聚类中心点,使各聚类中心点在直方图数据中的分布尽量离散;利用得到的聚类中心点对原始直方图数据进行全局最优聚类划分,以降低划分后各分组中数据的误差;最后对划分后的分组求均值并添加拉普拉斯噪音,将经过差分隐私处理后的直方图数据进行发布。在真实数据集上的仿真实验结果表明,该算法在实现隐私保护的基础上,提高了数据的可用性。