差分隐私中指数机制的实现
Posted 20189223cjt
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了差分隐私中指数机制的实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<cmath>
#include<time.h>
using namespace std;
int expMechanism(int* score, int m, double epsilon, int sensitivity)
{
double *exponents_list=new double[100];
int i=0,j=0;
double expo;
double sum=0;
double r;
double sum_exp=0;
for(i=0;i<m;i++)
{
expo = 0.5*(double)(score[i])*epsilon/sensitivity;
exponents_list[i]=exp(expo);
}
for(i=0;i<m;i++)
{
sum=sum+exponents_list[i];
}
for(i=0;i<m;i++)
exponents_list[i]=exponents_list[i]/sum;
srand((int)time(0));
r=((double)(rand()%100))/100;
for(j=0;;j++)
{
sum_exp=sum_exp+exponents_list[j];
if(sum_exp>r)
break;
}
return j;
}
int main()
{
int score[5] = {5,8,10,10,10}; //输入的各项评分
double epsilon = 1.0;
int sensitivity = 1;
int m = sizeof(score)/sizeof(int);
int result = expMechanism(score, m, epsilon, sensitivity);
cout<<result<<endl; //输出项的序号
return 0;
}
以上是关于差分隐私中指数机制的实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章