Abstract-Den randomiserade svarsteknik (RR) är en lovande teknik för att dölja privata kategoriska data i Privacy-bevarande Data Mining (PPDM). Även om ett antal RR-baserade metoder har föreslagits för olika data mining beräkningar, ingen studie har systematiskt jämfört dem för att hitta optimala RR system. Det är svårt att jämföra det faktum att man för att jämföra två PPDM-system måste beakta två motstridiga mått: integritet och nytta. Ett optimalt schema baserat på ett mätvärde är oftast det sämsta baserat på det andra mätvärdet. I detta dokument beskriver vi först en metod för att kvantifiera integritet och nytta. Vi formulerar kvantifieringen som skattningsproblem, och använder skattningsteorier för att härleda kvantifiering. Vi använder sedan en evolutionär multi-objektiv optimeringsmetod för att hitta optimala förklädnadsmatriser för den randomiserade responstekniken. De experimentella resultaten har visat att vårt system har en mycket bättre prestanda än de befintliga RR-systemen.
Huang och Du utforskar också multi-objektiv optimering i problemet med att optimera randomiserade responssystem för integritetsskydd REF.
OptRR: Optimizing Randomized Response Schemes for Privacy-Preserving Data Mining
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}