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参与式感知中用户不仅对数据匹配度有要求，对数据差异化也同样有要求，为了既能满足用户对数据匹配度和差异化数据的需求，也能保护用户的偏好隐私，提出了一种隐私保护的差异化数据分享协议。该协议首先将交互双方的数据表示为两个整数集合，并且利用计数布隆过滤器（CBF）计算两个集合的集合交，以集合交的结果作为数据类型匹配度；其次利用CBF能删除元素的功能，计算两个集合的差异化数据值；最后将数据类型匹配度和差异化数据值与预先设定的阈值比较，判断是否符合交互条件，同时，对CBF的构造方法进行了改进，用以保护用户的偏好隐私。理论分析和实验结果表明，与基于布隆过滤器（BF）的非加密匹配协议相比，该协议克服了匹配结果偏大的缺陷，同时计算开销减少了50%以上。该协议在保护用户偏好隐私和满足用户对差异化数据需求的同时，具有较高的匹配精度和效率。
隐私保护
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