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如何在保護數據隱私的同時進行可用性的數據挖掘已成為熱點問題。鑒于在很多實際應用場景中，很難找到一個真正可信的第三方對用戶的敏感數據進行處理，文中首次提出了一種支持本地化差分隱私技術的聚類方案——LDPK- modes（ Local differential priⅳ vacy K- modes）。與傳統的基于中心化差分隱私的聚類算法相比，其不再需要一個可信的第三方對數據進行收集和處理，而由用戶擔任數據隱私化的工作，極大地降低了第三方竊取用戶隱私的可能性。用戶使用滿足本地d-隱私（帶有距離度量的本地差分隱私技術）定義的隨機響應機制對敏感數據進行擾動，第三方收集到用戶擾動數據后，恢復其統計特生成合成數據集，并進行k- modes聚類。在聚類過程中，將數據集上頻繁岀現的特征分配給初始聚類中心點，進一步提髙了聚類結果的可用性。理論分析和實驗結果表明了LDPK- modes的隱私性和聚類可用性。
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