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宋嵩
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1
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供职机构:
河北大学电子信息工程学院
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
王哲
河北大学电子信息工程学院
武倩
河北大学电子信息工程学院
张娟
河北大学电子信息工程学院
李昆仑
河北大学电子信息工程学院
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基于ELM集成和半监督聚类的SNS隐私保护
2013年
针对各类网络数据中存在着大量的无标记数据,导致了SNS(social network service)隐私保护中数据可用性相对较差的问题,本文提出一种基于Bagging的ELM(extreme learning machine)集成算法,并将其与基于Seeds集的半监督聚类算法相结合应用于隐私保护.该算法首先利用ELM-Bagging集成方法对无标记数据进行标记,并将新标记的数据加入Seeds集以扩大其规模,然后采用基于Seeds集的半监督聚类实现K-匿名.实验结果表明,该算法在有效保护隐私的同时,提高了发布数据的可用性.
李昆仑
王哲
张娟
武倩
宋嵩
关键词:
社会化网络服务
隐私保护
半监督聚类
K-匿名
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