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本发明公开了一种基于差分隐私保护机制的粒子群模糊C均值聚类方法，包括：首先，对数据集的所有数据做归一化处理，得到归一化的数据集；初始化聚类中心矩阵，并计算对应的隶属度矩阵；设定上下速度范围，并初始化速度矩阵；进入循环后根据c个聚类中心点位置和隐私预算，添加拉普拉斯噪声，并使用指数机制对优质的粒子进行选择，从而更新全局的粒子矩阵，在实现保护隐私的同时向着全局最优的方向进行进化，同时进行多次循环，输出满足差分隐私保护的聚类集合，该聚类集合即能够保护个体隐私。本发明可达到在推荐过程中防范背景知识攻击，并在进行粒子群优化的过程中对粒子群的优质粒子进行隐私化筛选的效果。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310374419.2
Filing Date： 2023-04-10
Publication Date： 2023-06-30
Pub. No.： CN116361677A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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