带差分隐私的WaveCluster
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2015-08-04 v1
摘要
WaveCluster是基于网格的聚类算法的一个重要族，能够发现任意形状的簇。本文中，我们研究在执行WaveCluster的同时确保差分隐私的技术。我们的目标是开发一种在WaveCluster上实现差分隐私的通用技术，该技术能适应不同的小波变换。我们表明，基于合成数据生成以及在数据量化时引入随机噪声的直接技术，尽管通常能保留数据分布，却常引入过多噪声以致无法保留有用簇。随后我们提出两种优化技术PrivTHR与PrivTHREM，它们能在WaveCluster的两个关键步骤——量化步骤与显著网格识别步骤——中显著减少数据扭曲。我们基于在聚类背景下尤为有趣的四个数据集开展了广泛实验，并表明当隐私预算适当分配时，PrivTHR与PrivTHREM能实现高可用性。
引用
@article{arxiv.1508.00192,
title = {WaveCluster with Differential Privacy},
author = {Ling Chen and Ting Yu and Rada Chirkova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.00192},
year = {2015}
}