河北大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (1): 84-89.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2013.01.016

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基于ELM集成和半监督聚类的SNS隐私保护

李昆仑,王哲,张娟,武倩,宋嵩   

  1. 河北大学电子信息工程学院,河北保定,071002
  • 出版日期:2013-01-25 发布日期:2013-01-25
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目,国家科技支撑计划项目,河北大学医工交叉研究中心开放基金资助项目

SNS privacy protection based on the ELM integration and semi-supervised clustering

LI Kunlun,WANG Zhe,ZHANG Juan,WU Qian,SONG Song   

  • Online:2013-01-25 Published:2013-01-25

摘要: 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.

关键词: 社会化网络服务, 隐私保护, 半监督聚类, ELM算法, K-匿名

中图分类号: