针对Web查询系统存在的查询数据量以及回合多的问题，提出基于混洗差分的Web查询大数据隐私保护方法。求解Web查询数据之间的相关性，去掉关联的冗余数据后，构建Web查询数据无关性负载矩阵，通过并行梯度下降矩阵分解上述矩阵。依据获取的Web查询大数据，通过基于混洗差分的洗牌者多维扰动发布模型实现Web查询数据隐私保护。实验表明，该方法可有效去除Web查询数据中的冗余数据，实现数据的隐私保护，降低Web查询大数据隐私被捕获的概率。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
