22、隐私保护与身份管理的技术探索

隐私保护与身份管理的技术探索

1. 隐私保护决策树挖掘参数选择

在隐私保护决策树挖掘中，参数选择至关重要。数据所有者可依据代表性领域数据集生成的图表（如Figure 5）来确定扰动矩阵的参数。具体操作步骤如下：
1. 确定可容忍的γ最大值 ：基于ρ1到ρ2的隐私泄露度量，结合实际情况，由于较大的γ会降低隐私保护效果，较小的γ会降低准确性，所以建议γ的合理范围是5 ≤γ ≤12。
2. 寻找最高准确率对应的N ：对于给定的γ集合（如5 ≤γ ≤12），从图表中为集合中的每个γ找到最高准确率，并确定对应的N。
3. 选择最佳组合 ：由此会得到一组γ和N的组合，其中N最小的组合为最佳选择，因为它会产生最小的扰动矩阵，从而降低扰动和分布重建的计算及存储复杂度。
4. 特殊情况处理 ：如果属性的域只有d ≤N个不同值，建议为该属性的扰动矩阵选择N = d，此时无需进行离散化。

以下是参数选择流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[确定可容忍的γ最大值（5 ≤γ ≤12）]
    B --> C[为每个γ找到最高准确率对应的N]
    C --> D[选择N最小的γ和N组合]
    D --> E{属性域不同值情况}
    E -- d ≤N --> F[选择N = d]
    E -- d > N --> G[使用所选组合]
    F -->