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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>面向差分數據挖掘隱私保護的隨機森林算法

面向差分數據挖掘隱私保護的隨機森林算法

2021-05-12 | rar | 1.19 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  數據挖掘中的隱私保護問題是目前信息安全領域的研究熱點之一。針對隱私保護要求下的分類問題,提出一種面向差分隱私保護的隨機森林算法 REDPP-Gini。將隨機森林與差分隱私保護相結合,在隱私信息得到保護的同時提高分類的準確率。以CART分類樹作為隨機森林中的單棵決策樹,使用 Laplace機制和指數機制添加噪聲并選擇最佳分裂特征。實驗結果表明, RFDPP-Gini算法既能處理離散型特征又能處理連續型特征,在 Adult和Mushroom數據集上的分類準確率最高分別達86.335%和100%,且在加入噪聲后算法的分類準確率下降幅度極小。

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