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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供了一种基于SCAN的本地差分隐私保护方法，包括基于去中心化模式下的满足本地差分隐私的数据扰动方法，得到扰动的粗粒度统计数据和扰动细粒度统计数据；基于扰动度值筛选出核心节点，并根据核心节点的扰动邻接向量对核心节点进行聚类；基于普通节点与核心节点之间的距离已经分组度向量对普通节点进行聚类；基于社区的特征构建社区内部与社区外部的边。本发明针对去中心化场景下的无向无权网络的数据发布过程进行隐私保护，不仅使得发布过程满足本地差分隐私，同时也使得发布的图数据具有一定的可用性。
主权项：1.一种基于SCAN的本地差分隐私保护方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、针对去中心化场景下的无向无权网络，数据收集平台给每个用户发送两个隐私预算ε1与ε2，每个用户使用这两个隐私预算分别扰动各自的邻接向量与度值，并将其发送给数据收集平台；步骤2、数据收集平台对所收集到的扰动度值进行数据预处理，然后根据度值大小选出前20％的用户作为核心节点，并结合核心节点的扰动邻接向量使用基于节点间结构的相似性对核心节点进行聚类；步骤3、数据收集平台将剩下的80％的节点作为普通节点，基于普通节点与核心节点的距离，使用分组度向量对普通节点进行聚类；步骤4、考虑到社区内部节点连接紧密且社区外部连接稀疏这一特征，基于扰动邻接向量优先连接社区内部连接，然后基于扰动度值并结合邻接矩阵建立社区之间的连接，从而得到具有社区结构的发布图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于SCAN的本地差分隐私保护方法
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