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面向差分数据挖掘隐私保护的随机森林算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.19 MB | 2021-05-12

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　　数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题，提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法 REDPP-Gini。将随机森林与差分隐私保护相结合，在隐私信息得到保护的同时提高分类的准确率。以CART分类树作为随机森林中的单棵决策树，使用 Laplace机制和指数机制添加噪声并选择最佳分裂特征。实验结果表明， RFDPP-Gini算法既能处理离散型特征又能处理连续型特征，在 Adult和Mushroom数据集上的分类准确率最高分别达86.335%和100%，且在加入噪声后算法的分类准确率下降幅度极小。

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