DBSCAN är en välkänd täthetsbaserad klusteralgoritm som erbjuder fördelar för att hitta kluster av godtyckliga former jämfört med partitionering och hierarkiska klustermetoder. Det finns dock få dokument som studerar DBSCAN-algoritmen under sekretessbevarandet av distribuerad datautvinningsmodell, i vilka uppgifterna distribueras mellan två eller flera parter, och parterna samarbetar för att uppnå klusterresultaten utan att avslöja uppgifterna hos de enskilda parterna. I detta dokument tar vi upp problemet med tvåpartshemlighet som bevarar DBSCAN-kluster. Vi föreslår först två protokoll för integritet bevara DBSCAN kluster över horisontellt och vertikalt partitionerade data respektive och sedan utvidga dem till godtyckligt partitionerade data. Vi tillhandahåller också analys av prestanda och bevis på integritet i vår lösning.
Liu m.fl. REF presenterade integritet bevara algoritmer för DBSCAN kluster för horisontellt, vertikalt och godtyckligt partitionerade data som distribueras mellan två parter.
Privacy preserving distributed DBSCAN clustering
{'venue': "EDBT-ICDT '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}