Att upptäcka frekventa grafmönster i en grafdatabas ger värdefull information i en mängd olika tillämpningar. Men om grafdatasetet innehåller känsliga data från individer som mobilsamtalsgrafer och webbklicksgrafer, kan det utgöra ett hot mot individers integritet att släppa upptäckta frekventa mönster. Differentiell integritet har nyligen framgått som den faktiska standarden för privat dataanalys på grund av dess bevisbara integritetsgaranti. I detta dokument föreslår vi den första differentialt privata algoritmen för gruvdrift frekventa grafmönster. Vi visar först att tidigare tekniker på differentialt privat upptäckt av frekventa objekt inte kan tillämpas vid gruvdrift frekventa grafmönster på grund av den inneboende komplexiteten i hanteringen av strukturell information i grafer. Vi tar sedan itu med denna utmaning genom att föreslå en Markov Chain Monte Carlo (MCMC) provtagningsbaserad algoritm. Till skillnad från tidigare arbete med frekventa itemset gruvdrift, våra tekniker inte förlitar sig på resultatet av en icke-privat gruv algoritm. I stället observerar vi att både frekventa grafmönsterbrytningar och garantier för differentialintegritet kan förenas i ett MCMC-provtagningsramverk. Dessutom etablerar vi integritet och nyttogaranti för vår algoritm och föreslår en effektiv angränsande mönsterräkningsteknik också. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen kan producera frekventa mönster med god precision.
I REF Shen och Yustudied differentially privat algoritm för frekventa graf gruvmönster, som var den första integritet algoritm på graf mönster.
Mining frequent graph patterns with differential privacy
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}