"这篇论文探讨了在聚类分析中如何保护个人隐私问题，提出了一个名为IBT（基于等距变换的数据转换）的算法。IBT通过随机选择属性向量对，然后对这些向量进行等距变换，以达到保护隐私的目的。变换过程中的关键在于根据所需的相对隐私保护程度来确定变换角度θ的范围，并在该范围内随机选取角度。实验结果显示，IBT能够保持数据点之间的距离不变，有效地扭曲原始数据，同时不影响聚类结果。该研究受到了多项基金项目的资助，包括国家自然科学基金、国家科技计划基金、广东省自然科学基金和广州市科技计划资助项目。"
在这篇论文中，作者张国荣和印鉴深入研究了数据挖掘领域的一个重要议题——隐私保护。在聚类分析中，由于需要共享数据，往往存在隐私泄露的风险。为了应对这一挑战，他们提出了一种创新的隐私保护方法——IBT。IBT的核心是利用等距变换，这是一种数学操作，可以在保持数据点间距离不变的情况下改变数据的结构。具体实现步骤如下：
1. **随机选择属性向量对**：在数据集中，选取若干个属性向量对作为变换的基础。这些向量对代表了数据中的特征组合。
2. **等距变换**：对选定的属性向量对进行等距变换，即保持两个向量之间的欧氏距离不变。这样做的目的是在不破坏数据点间相对关系的前提下，改变数据的原始表示。
3. **确定变换角度**：根据预先设定的隐私保护级别，确定合适的变换角度θ的范围。这个范围确保了在保护隐私的同时，不会过度扭曲数据以至于影响聚类的准确性。
4. **随机选择角度**：在允许的范围内随机选择一个角度执行变换，以增加攻击者恢复原始数据的难度。
通过实验，IBT方法被证明既能有效保护隐私，又不会对聚类分析造成负面影响。这种方法的实用性在于，它能够在保护个人隐私的同时，保证数据挖掘过程的正常进行，这对于大数据时代的数据分析具有重要意义。
关键词涉及的数据挖掘、隐私保护、聚类分析和等距变换，都是IT领域的重要概念。数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，而隐私保护是确保在数据共享和分析过程中个人隐私不受侵犯的技术。聚类分析是数据挖掘的一个子领域，用于发现数据集中的自然群体或类别。等距变换则是数学工具，用于在不改变距离性质的前提下改变数据结构，这里被用来作为隐私保护的手段。
这篇论文为数据挖掘中的隐私保护提供了一个实用且有效的解决方案，对于从事数据分析、数据安全以及隐私保护研究的人员具有重要的参考价值。通过实施IBT算法，可以更好地平衡数据利用与个人隐私之间的矛盾，推动相关领域的研究和发展。
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