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| 支持隐私保护的K-means聚类模型研究 | |
| 作者姓名： | 栗维勋 杨立波 孙志于 宁志言 高明慧 王琛 徐剑 |
| 作者单位： | 国网河北省电力有限公司,河北石家庄 050000;新疆气象信息中心,新疆乌鲁木齐 830002;南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏南京 211106;北京科东电力控制系统有限责任公司,北京 100192;东北大学,辽宁沈阳 110169 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
| 摘 要： | K-means是一种典型的聚类算法,在机器学习领域有着重要的作用.随着外包聚类服务的发展以及用户隐私保护意识的日益提高,K-means聚类也需要对密文数据提供支持,进而保证用户数据的隐私性.为此,文中利用全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)设计了面向加密数据的 K-means ... |
| 关 键 词： | K-means聚类 密文数据 全同态加密 隐私保护 |
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