[发明专利]隐私聚类方法及电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种隐私聚类方法，其特征在于，包括：

获取属性集合和数据集合；其中，所述属性集合涉及第一数量种隐私属性且包含每种所述隐私属性的所有域，所述数据集合包含若干隐私数据，所述隐私数据包含各种所述隐私属性的第一属性值；

基于所述属性集合，枚举得到若干候选集合；其中，所述候选集合包括目标数量个候选聚类，所述候选聚类包含各种所述隐私属性的第二属性值；

基于所述数据集合，分别度量各个所述候选集合的聚类代价；

基于所述候选集合的聚类代价，选择所述候选集合作为目标集合；

合并选择到的目标集合，得到待处理集合；

从所述待处理集合抽取所述目标数量个候选聚类，作为目标聚类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选集合的聚类代价，选择所述候选集合作为目标集合，包括：

选择出现次数最少的聚类代价，作为第一代价，并选择出现次数最多的聚类代价，作为第二代价；

对于从所述第一代价至所述第二代价的任一所述聚类代价，基于隐私预算、所述第一代价、所述第一数量和所述聚类代价的出现次数，度量所述聚类代价满足差分隐私的概率值；

基于所述聚类代价满足差分隐私的概率值，采样得到目标代价；

基于所述目标代价和各个所述候选集合的聚类代价，选择所述候选集合作为目标集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于隐私预算、所述第一代价、所述第一数量和所述聚类代价的出现次数，度量所述聚类代价满足差分隐私的概率值，包括：

获取聚类代价与第一代价之间的差值，并获取所述隐私预算与所述差值的乘积与所述第一数量之间的比值，并获取以自然常数为底数并以所述比值为指数的系数；

获取所述聚类代价的出现次数与所述系数之积，作为所述聚类代价满足差分隐私的概率值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述聚类代价满足差分隐私的概率值，采样得到目标代价，包括：

基于所述聚类代价满足差分隐私的概率值，获取所述聚类代价的归一化概率值；

基于所述归一化概率值采样所述聚类代价，得到所述目标代价。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标代价和各个所述候选集合的聚类代价，选择所述候选集合作为目标集合，包括：

检测所述候选集合的聚类代价是否等于所述目标代价；

响应于所述候选集合的聚类代价等于所述目标代价，选择所述候选集合作为所述目标集合。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选聚类的枚举步骤包括：

分别选择所述第一数量种所述隐私属性作为当前属性；

选择所述当前属性的所有域中任一属性值；

基于各种所述隐私属性分别选择的属性值，得到所述候选聚类。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据集合，分别度量各个所述候选集合的聚类代价，包括：

分别选择所述数据集合中各个所述隐私数据作为当前数据；

获取所述当前数据与所述候选集合中各个候选聚类之间的相异度；

选择最小所述相异度，作为所述当前数据对应的子代价；

基于所述数据集合中各个所述隐私数据分别对应的子代价，得到所述候选集合的聚类代价。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待处理集合抽取所述目标数量个候选聚类，作为目标聚类，包括：

在所述待处理集合中抽取均匀随机的候选集合，作为目标集合；其中，所述目标集合中所述候选聚类作为所述目标聚类。

9.一种电子设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现权利要求1至8任一项所述的隐私聚类方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令用于实现权利要求1至8任一项所述的隐私聚类方法。