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第卷第期计算机科学年月基于差分隐私保护的动态聚类算法马银方张琳南京邮电大学计算机学院南京摘要算法对初始中心点敏感不能有效地对动态数据进行聚类且需要对相关的隐私数据进行保护针对这些问题提出了基于差分隐私保护的配动态聚类算法该算法在采用差分隐私保护技术的基础上将树优化选取出的是个聚类中心和增量数据相结合建立新的树然后采用近邻有哪些信誉好的足球投注网站策略将增量数据分配到与其相应的聚类簇中从而完成最终的动态聚类通过实验分别对小数据集和多维的大数据集的聚类准确率及运行时间进行了分析同时也对采用差分隐私保护技术的肌算法在不同数
Vo1. 43 No. 11A
第 43 卷第11A 期 计算机科学
2016 年 11 月 Computer Science Nov 2016
基于差分隐私保护的 KDCK-medoids 动态聚类算法
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