摘要：針對現(xiàn)有的差分隱私聚類算法僅局限于實(shí)型數(shù)據(jù)的問題,提出一種基于混合型位置大數(shù)據(jù)的差分隱私聚類算法DPKD。利用KD-medoids降維聚類算法對混合型位置大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取位置信息記錄,采用鄰近搜索找出聚類中心點(diǎn),劃分為k個聚類簇,添加Laplace噪聲使其滿足差分隱私,通過查詢函數(shù)返回待的數(shù)據(jù)記錄;分析DPKD算法數(shù)據(jù)查詢誤差高的問題,對初始中心點(diǎn)優(yōu)化選擇,提出一種改進(jìn)的Op-DPKD算法。性能評估結(jié)果表明,Op-DPKD算法解決了混合型位置大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)問題,提升了聚類效果,保證了混合型位置大數(shù)據(jù)的可用性。