1(河南财经政法大学计算机与信息工程学院 郑州 450002); 2(中国人民大学信息学院 北京 100872) (xjzhang82@ruc.edu.cn)
出版日期: 2018-06-01基金资助:国家自然科学基金项目(61502146,91746115,91646203,61572420)；河南省自然科学基金面上项目(162300410006)；河南省科技攻关项目(162102310411)；河南省教育厅高等学校重点科研项目(16A520002)；河南财经政法大学青年拔尖人才资助计划项目Private Spatial Decomposition with Adaptive Grid
Zhang Xiaojian1, Jin Kaizhong1, Meng Xiaofeng21(School of Computer and Information Engineering, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450002); 2(School of Information, Renmin University of China, Beijing 100872)
Online: 2018-06-01摘要/Abstract
摘要： 基于网格与差分隐私保护的空间数据分割得到了研究者的广泛关注，空间数据的大小、数据的偏斜性以及拉普拉斯噪音的多少直接制约着空间分割的精度.针对现有基于网格分割方法难以有效兼顾大规模空间数据、数据偏斜性与噪音量的不足，提出了一种基于伯努利随机抽样技术的3层自适应网格分割(sampling-based three-layer adaptive grid decomposition, STAG)方法，该方法利用满足差分隐私的抽样技术抽取空间数据点作为分割对象.根据查询粒度的不同，首先在中间层利用指数机制与高通滤波过滤掉小于阈值的网格单元，然后利用Down-Split方法继续细分大于阈值的网格单元.对于那些小于阈值且连接的单元格，利用Up-Merge操作对这些单元进行最优化重组，形成粗粒度的网格单元.STAG与UG(uniform grid)，AG(adaptive grid)，Kd-Stand(kd-tree-based standard method)，Kd-Hybrid(kd-tree-based hybrid method)在真实的大规模空间数据集上实验结果表明：其分割精度以及响应范围查询效果优于同类算法.
参考文献
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