摘要：針對現有的差分隱私聚類算法僅局限于實型數據的問題,提出一種基于混合型位置大數據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據進行預處理,提取位置信息記錄,采用鄰近搜索找出聚類中心點,劃分為k個聚類簇,添加Laplace噪聲使其滿足差分隱私,通過查詢函數返回待的數據記錄;分析DPKD算法數據查詢誤差高的問題,對初始中心點優化選擇,提出一種改進的Op-DPKD算法。性能評估結果表明,Op-DPKD算法解決了混合型位置大數據的隱私保護問題,提升了聚類效果,保證了混合型位置大數據的可用性。