《表1 软硬件配置：大数据环境中交互式查询差分隐私保护模型》

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《大数据环境中交互式查询差分隐私保护模型》

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实验从数据可用性和算法性能角度对比IQDPPBD、LRM[22]和MM[21]。实验采用frequent itemset mining data repository[29]的Webdocs数据集，该数据集每条记录代表顾客的购买行为，把顾客购买的一个商品作为一个数据项。选取其中160 000条数据作为原始数据集，随机生成m个批查询。为了验证并行性同时考虑可扩展性，采用分布式集群验证实验。常用的分布式集群实验平台主要有MPI和Hadoop。但由于MPI存在节点失效、网络通信故障等问题，本实验选用开源的Hadoop来实现IQDPPBD，并用算法的运算时间来衡量算法性能。本实验模型用Java语言实现。由于差分隐私添加噪声具有一定的随机性，最终结果取20次实验结果的平均值。实验单机环境为IntelCoreTMi7 CPU 3.4 GHz，8 GB内存，Windows 7操作系统。分布式环境如表1所示。