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针对传统的聚类算法存在隐私泄露的风险，提出一种基于差分隐私保护的谱聚类算法。该算法基于差分隐私模型，利用累计分布函数生成满足拉普拉斯分布的随机噪声，将该噪声添加到经过谱聚类算法计算的样本相似度的函数中，干扰样本个体之间的权重值，实现样本个体间的信息隐藏以达到隐私保护的目的。通过UCI数据集上的仿真实验，表明该算法能够在一定的信息损失度范围内实现有效的数据聚类，也可以对聚类数据进行保护。
近年来，随着互联网与信息技术的蓬勃发展，海量数据的产生可以为研究者们提供许多有效的信息资源，对这些海量数据进行挖掘分析可以得到非常有价值的信息，其中聚类分析是有效手段之一，但是在聚类的过程中也存在着隐私泄露的风险。
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