• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    Top-k頻繁子圖挖掘的差分隱私保護(hù)算法

    2022-05-30 04:33:14白云璐
    關(guān)鍵詞:子圖可用性噪音

    徐 捷,楊 庚,2,白云璐,3

    (1.南京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,江蘇 南京 210046;2.江蘇省大數(shù)據(jù)安全與智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210023;3.南京中醫(yī)藥大學(xué) 信息技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 210003)

    0 引 言

    由于在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用程序中越來越多地使用圖結(jié)構(gòu),圖挖掘已經(jīng)變得非常流行。頻繁子圖挖掘是圖挖掘中一個(gè)重要且有趣的問題,其目標(biāo)是提取給定數(shù)據(jù)集中的出現(xiàn)次數(shù)高于指定閾值的子圖[1]。頻繁子圖挖掘的應(yīng)用非常廣泛,推薦系統(tǒng)就是最常見的應(yīng)用,通過對(duì)瀏覽痕跡的挖掘,推斷用戶的購買意向,從而進(jìn)行相關(guān)的推薦。同時(shí),在軟件工程、生物化學(xué)、金融等領(lǐng)域,頻繁子圖挖掘都有非常廣闊的應(yīng)用前景[2-3]。

    盡管頻繁子圖挖掘具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,但是在挖掘和發(fā)布子圖時(shí)都存在著隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)[4]。假設(shè)有一個(gè)醫(yī)療保健的圖數(shù)據(jù)庫D,D中的每條記錄表示一個(gè)用戶的健康狀況,子圖表示某種疾病。對(duì)D進(jìn)行頻繁子圖挖掘,挖掘結(jié)果顯示了共有10個(gè)人患有肝炎。當(dāng)新用戶Allen的記錄加入數(shù)據(jù)集D后,再次進(jìn)行挖掘,肝炎患者的數(shù)量變?yōu)?1,就可以推斷出Allen是肝炎患者,Allen的隱私因此泄露。由此可見,頻繁子圖挖掘的結(jié)果不經(jīng)過處理就發(fā)布很容易造成隱私的泄露,通過分析單個(gè)記錄變化所引起的查詢結(jié)果的變化,攻擊者就可以輕易推斷出用戶的個(gè)人信息,這種攻擊模式叫做差分攻擊[4]。

    差分隱私保護(hù)技術(shù)有別于傳統(tǒng)的隱私保護(hù)技術(shù),以成熟的概率分布知識(shí)為基礎(chǔ),通過添加隨機(jī)噪聲擾動(dòng)輸出結(jié)果實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù),能夠有效地抵御差分攻擊。在差分隱私模型下,可以通過某種差分隱私隨機(jī)算法K來發(fā)布數(shù)據(jù),并為用戶提供搜索界面,該算法保證了挖掘結(jié)果不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)集中任一記錄的改變而受到顯著的影響[5]。

    目前,能夠?qū)崿F(xiàn)差分隱私保護(hù)的頻繁子圖挖掘算法并不多,而且這些算法難以同時(shí)滿足高可用性與安全性,要么為了實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù),添加了過量的噪聲,挖掘出的結(jié)果并不正確,數(shù)據(jù)的可用性大大降低;要么,隱私保護(hù)的力度不夠,達(dá)不到ε-差分隱私。為此,該文提出了一種滿足差分隱私的top-k頻繁子圖挖掘算法DP-TGM,其主要貢獻(xiàn)如下:

    (1)為了實(shí)現(xiàn)差分隱私保護(hù),在算法的三個(gè)階段都使用拉普拉斯機(jī)制給子圖的支持度添加噪音,將閾值也一直更新為隊(duì)列中的最小噪音支持度。

    (2)為了提高數(shù)據(jù)可用性,采用均分法和特殊級(jí)數(shù)法來分配隱私預(yù)算,降低誤差;同時(shí),不斷更新變大的閾值減少了子圖的擴(kuò)展比較次數(shù),進(jìn)一步提升準(zhǔn)確性。

    (3)理論證明,算法實(shí)現(xiàn)了差分隱私保護(hù);通過對(duì)比實(shí)驗(yàn),在不同規(guī)模的真實(shí)圖數(shù)據(jù)集上,DP-TGM算法都展現(xiàn)出了更高的數(shù)據(jù)可用性。

    1 相關(guān)工作

    近些年來,已經(jīng)有不少學(xué)者提出了滿足差分隱私的top-k頻繁模式挖掘算法。2012年,Li等人提出了PrivBasis算法[6],該算法通過將輸入數(shù)據(jù)投影到人們所關(guān)心的少數(shù)選定維度上來應(yīng)對(duì)高維性的挑戰(zhàn)。PrivBasis算法在高維數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)遠(yuǎn)優(yōu)于TF算法,但其可用性卻因隨機(jī)截?cái)嘁鸬慕財(cái)嗾`差而大受影響。針對(duì)此問題,蔣辰等人[7]提出了TrunSuper算法,該算法使用新的截?cái)喾椒?,將事?wù)中支持度較小的項(xiàng)剔除,通過降維減小項(xiàng)集的支持度誤差。

    在滿足差分隱私的top-k子圖挖掘方面,2013年,Shen等人[8]提出了一種基于采樣的頻繁子圖挖掘算法Diff-FPM,該算法可概括為以下兩個(gè)步驟:

    (1)采樣:使用馬爾可夫鏈蒙特卡羅抽樣(MCMC)的方法來擴(kuò)展指數(shù)機(jī)制,并使用擴(kuò)展指數(shù)機(jī)制直接從圖數(shù)據(jù)集中選擇頻繁子圖,重復(fù)此過程,直到獲得了top-k頻繁子圖;

    (2)擾動(dòng):對(duì)獲得的top-k子圖的支持度添加符合拉普拉斯分布的噪音。

    然而,當(dāng)樣本的分布不可觀察時(shí),驗(yàn)證MCMC的收斂仍然是一個(gè)懸而未決的問題,Diff-FPM算法僅僅滿足較弱的(ε,δ)-差分隱私。此外,算法從所有子圖構(gòu)成的空間中進(jìn)行挑選,引入的噪音過大,數(shù)據(jù)的可用性較差。

    張嘯劍等人[9]提出的DP-tokP算法在差分隱私保護(hù)的模型下進(jìn)行top-k頻繁模式的挖掘,可用于top-k子圖挖掘,其思想如下:

    (1)挖掘出圖數(shù)據(jù)集中所有支持度大于閾值的頻繁子圖,存入集合S中;

    (2)設(shè)置打分函數(shù)為子圖的支持度,為S中的每個(gè)子圖進(jìn)行打分。使用指數(shù)機(jī)制為每個(gè)子圖按照分值賦予權(quán)重,并降序排列,從排列好的子圖中不放回地抽取k個(gè)子圖,形成最終的top-k子圖集合;

    (3)為挖掘出的top-k子圖的支持度添加拉普拉斯噪音。

    該算法同樣使用了差分隱私的兩種機(jī)制,滿足ε-差分隱私保護(hù)。但是,在使用指數(shù)機(jī)制挑選子圖之前,需要挖掘出所有的候選集,初始閾值的選擇不同,候選集的個(gè)數(shù)就不同,候選集越多,產(chǎn)生的擾動(dòng)越大,挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性就越低。

    以上算法在兼顧安全性和數(shù)據(jù)可用性方面依舊有很大的提升空間,難以運(yùn)用于實(shí)際應(yīng)用。為此,該文提出了DP-TGM算法,采用合理的隱私預(yù)算分配方法,提高數(shù)據(jù)可用性,在挖掘過程和發(fā)布數(shù)據(jù)時(shí)達(dá)到隱私保護(hù)的效果。

    2 理論基礎(chǔ)

    2.1 差分隱私

    定義1 近鄰數(shù)據(jù)集。給定兩個(gè)數(shù)據(jù)集D和D',當(dāng)且僅當(dāng)兩數(shù)據(jù)集之間只相差一條記錄時(shí),可稱之為近鄰數(shù)據(jù)集[10]。

    定義2ε-差分隱私。給定兩個(gè)近鄰數(shù)據(jù)集D和D',若算法A作用在數(shù)據(jù)集D和D'上的結(jié)果滿足不等式(1),則稱算法滿足ε-差分隱私。

    Pr[A(D)=O]≤exp(ε)×Pr[A(D')=O]

    (1)

    不等式中,Pr[X]是事件X發(fā)生的概率,即隱私泄露的概率,它由算法A的隨機(jī)屬性確定。參數(shù)ε是隱私保護(hù)預(yù)算,ε值與隱私保護(hù)程度成反比,ε越小,兩個(gè)近鄰數(shù)據(jù)集的相同輸出的概率越接近,隱私保護(hù)的程度越高。

    定義3 全局敏感度。對(duì)于任意一個(gè)函數(shù)f:D→Rn,它的全局敏感性Δf定義為:

    (2)

    R表示所映射的實(shí)數(shù)空間,n表示函數(shù)f的查詢維度。全局敏感度的大小與具體的數(shù)據(jù)集無關(guān),由查詢函數(shù)決定,反映了函數(shù)f在D和D'上變化的最大范圍[11]。

    添加噪聲是使算法實(shí)現(xiàn)差分隱私保護(hù)的主要途徑,最常用的噪聲添加機(jī)制是拉普拉斯(Laplace)機(jī)制和指數(shù)機(jī)制,其中,拉普拉斯機(jī)制主要適用于數(shù)值型輸出,而指數(shù)機(jī)制適用于非數(shù)值型輸出[12]。

    定義4 拉普拉斯機(jī)制。拉普拉斯機(jī)制通過在查詢結(jié)果上添加滿足Laplace分布的噪音來實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。給定數(shù)據(jù)集D,若有函數(shù)f:D→Rd,其敏感度為Δf,當(dāng)算法A的輸出結(jié)果滿足下列等式:

    A(D)=f(D)+

    (3)

    則算法A滿足ε-差分隱私,其中,Lapi(Δf/ε)(1≤i≤n)是相互獨(dú)立的拉普拉斯變量。噪聲大小與Δf成正比,與ε成反比。

    定義5 指數(shù)機(jī)制。指數(shù)機(jī)制首先需要制定一個(gè)打分函數(shù)u:(D×O)→R,設(shè)A為指數(shù)機(jī)制下的某個(gè)算法,則輸出結(jié)果為:

    (4)

    由公式(4)可知,分值越高,添加的噪聲就越大,被輸出的概率也越大。

    2.2 頻繁子圖挖掘

    頻繁子圖挖掘是頻繁模式挖掘的問題之一,其任務(wù)是找出圖數(shù)據(jù)庫中頻繁出現(xiàn)的子圖結(jié)構(gòu)。

    定義7 支持度。子圖g的支持度指的是圖數(shù)據(jù)庫中包含子圖g的記錄的個(gè)數(shù),同一記錄中出現(xiàn)多次也只記一次,文中支持度用Sup(g)表示。

    定義8 噪音支持度[12]。某一子圖g在其支持度Sup(g)上添加噪音形成的支持度稱為噪音支持度,如式(5)所示:

    NSup(g)=Sup(g)+noise

    (5)

    其中,NSup(g)表示子圖g的噪音支持度,noise表示添加的噪音。

    定義9 頻繁子圖挖掘。給定圖數(shù)據(jù)庫D={G1,G2,…,Gn}和閾值θ,支持度大于等于θ的子圖被稱為頻繁子圖,頻繁子圖挖掘就是找出圖數(shù)據(jù)庫中所有的頻繁子圖。

    定義10 top-k頻繁子圖挖掘[14]。給定圖數(shù)據(jù)庫D={G1,G2,…,Gn}和用戶自定義值k(一般來說,k的取值較低),top-k頻繁子圖挖掘就是找出圖數(shù)據(jù)庫中支持度排名前k的頻繁子圖。

    3 DP-TGM算法

    DP-TGM算法的挖掘?qū)ο笫菆D數(shù)據(jù)集中支持度排名前k的子圖,算法共分為三個(gè)階段:預(yù)處理階段、深度挖掘階段和噪音添加階段。

    3.1 DP-TGM算法概述

    算法使用兩個(gè)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列QK和QS,QK用來存儲(chǔ)臨時(shí)挖掘到的top-k頻繁子圖,噪音支持度小的優(yōu)先級(jí)高;QS用來存儲(chǔ)待拓展的頻繁邊,支持度高的優(yōu)先級(jí)高。算法將隱私預(yù)算ε分為三份,分別用于預(yù)處理、深度挖掘和噪音添加階段,算法1展示了算法的整體框架。

    算法1:DP-TGM算法。

    輸入:圖數(shù)據(jù)集GD;隱私預(yù)算ε;k。

    輸出:top-k頻繁子圖及其噪音支持度。

    1.Initialize the priority queueQK;

    2.Initialize the priority queueQS;

    3.ε=ε1+ε2+ε3;

    4.Pre-mining(GD,ε1);

    5.Top-k-mining(GD,ε2,QS);

    6.Add-noise(QK,ε3);

    7.returnQK。

    如算法1所示:給定圖數(shù)據(jù)集D,隱私預(yù)算ε和k,算法通過三個(gè)階段的挖掘處理,最終得到top-k頻繁子圖集合QK。其中,預(yù)處理階段主要用來獲取頻繁點(diǎn)和頻繁邊,分配隱私預(yù)算ε1;深度挖掘階段將預(yù)處理階段所得的頻繁邊進(jìn)行深度挖掘,得到最終的top-k子圖集合,分配隱私預(yù)算ε2;噪音添加階段對(duì)挖掘結(jié)果的支持度添加拉普拉斯噪音進(jìn)行擾動(dòng),分配隱私預(yù)算ε3。

    下面將對(duì)三個(gè)階段展開講解。

    3.2 預(yù)處理階段

    預(yù)處理階段是DP-TGM算法的第一階段,將圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行遍歷,獲得頻繁點(diǎn)和頻繁邊,更新QK和QS并得到新的閾值。預(yù)處理階段的算法如下。

    算法2:預(yù)處理算法Pre-mining(GD,ε1)。

    輸入:圖數(shù)據(jù)集GD;隱私預(yù)算ε1。

    輸出:預(yù)處理階段的top-k子圖集合QK,QS。

    1.θ=10;

    2.挖掘出頻繁的點(diǎn)和邊,并存入QK中;

    3.if (|QK|>k) //|QK|表示隊(duì)列的大小

    4. 刪去QK中支持度較低的子圖;

    5.end if

    6.依據(jù)QK對(duì)數(shù)據(jù)集GD剪枝;

    7.將QK中的頻繁邊復(fù)制并存入QS中;

    8.for each subgraph s inQK:

    9.Nsup(s)=sup(s)+Laplace(|QK|/ε1);

    10.End for

    11.θ=Nsup(QK.peek);//閾值更新為QK中的最小噪音支持度;

    12.returnQK,QS。

    算法2是對(duì)預(yù)處理階段的具體描述,首先設(shè)置一個(gè)較低的閾值θ(例如θ=10),遍歷數(shù)據(jù)集GD,挖掘出支持度大于閾值的頂點(diǎn)和邊,存入QK中。若是QK中的子圖個(gè)數(shù)大于k,則將支持度低的子圖移出隊(duì)列,依據(jù)QK進(jìn)行剪枝。QS中放入QK中的頻繁邊,用來進(jìn)行下一輪的拓展。最后將QK中的子圖添加上拉普拉斯噪音,更新閾值為QK中噪音支持度的最小值。

    定理1:算法2滿足ε1-差分隱私。

    證明:在圖數(shù)據(jù)集GD中,添加或刪除一條記錄,對(duì)每個(gè)子圖的支持度影響最多為1,所以算法2的敏感度為1。因此,如算法2的第7行所示,給QK中的每個(gè)子圖添加的噪音為L(zhǎng)aplace(|QK|/ε1)(|QK|表示隊(duì)列QK的大小),則每個(gè)子圖都滿足ε1/|QK|-差分隱私,由定義6可得,算法2滿足ε1-差分隱私。

    證畢。

    3.3 深度挖掘階段

    DP-TGM算法在深度挖掘階段有兩大重要思想:

    (1)不斷更新閾值。在深度挖掘階段,閾值θ隨著優(yōu)先權(quán)隊(duì)列QK的變化而不斷改變,始終將其更新為QK中的最小噪音支持度,這樣可以有效地提高挖掘效率。

    (2)合理分配隱私預(yù)算。隱私預(yù)算的分配涉及到噪音添加的強(qiáng)度,也直接影響到數(shù)據(jù)的可用性與安全性。在深度挖掘階段,將會(huì)使用兩種隱私預(yù)算分配方法:均分法和特殊級(jí)數(shù)法,對(duì)ε2進(jìn)行兩次分配,以更低的速度釋放隱私預(yù)算,提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。

    算法3:深度挖掘算法Top-k-mining(GD,ε2,QS)。

    輸入:圖數(shù)據(jù)集GD;隱私預(yù)算ε2;k;算法1得到的QK,QS。

    輸出:top-k子圖集合QK。

    1.εa=ε2/|QS|;

    2.whileQSis not empty:

    3.g←pop the subgraph with highest priority inQS;

    4.ifQKcontainsgthen

    5.初始化優(yōu)先權(quán)隊(duì)列Q;//支持度越高,則優(yōu)先級(jí)越高;

    6.對(duì)g擴(kuò)展,并將擴(kuò)展的圖存入Q;

    7.for eachginQ:

    9. Nsup(i)=Sup(i)+Laplace(1/εi) ;

    10.` if (min(g) && Nsup(g)>θ)

    11.store g intoQK;

    12. if |QK|>kthen

    13.QK.pop();

    14.θ=Nsup(QK.peek);

    15. end if

    16. else

    17.break;

    18. end for

    19. else

    20. break;//算法結(jié)束

    21.end while

    22.returnQK。

    算法3首先將隱私預(yù)算等分為εa=ε2/|QS|,將QS中優(yōu)先級(jí)最高(支持度最高)的子圖g彈出。如果QK不包含g,則算法終止,因?yàn)間是待拓展的子圖里支持度最高的,而g被QK剔除,說明其支持度不夠。如果QK中包含g,則將g按照最右路徑規(guī)則進(jìn)行拓展,并將拓展的圖放入優(yōu)先級(jí)隊(duì)列Q中。將Q中的每個(gè)圖s按特殊級(jí)數(shù)法進(jìn)行隱私預(yù)算的分配,添加拉普拉斯噪聲,如果噪音支持度大于θ,則將s插入QK中,然后判斷QK的大小,按情況對(duì)QK進(jìn)行更新,且將支持度始終設(shè)置為QK中的最小噪音支持度。若是s的噪音支持度小于閾值,則關(guān)于g的擴(kuò)展結(jié)束。當(dāng)QS為空時(shí)或QS中優(yōu)先級(jí)最高的邊都不滿足要求,則算法結(jié)束,此時(shí),QK存儲(chǔ)的就是最終的top-k頻繁子圖。

    定理2:差分隱私保護(hù)方法中,特殊級(jí)數(shù)法[15]采用如下預(yù)算分配方式:

    (6)

    則有限次隱私預(yù)算分配滿足ε-差分隱私。

    證明:因?yàn)槿我庖淮坞[私預(yù)算分配量εi>0,(i∈N+),有限次(n<∞)分配的隱私預(yù)算分配量之和為:

    (7)

    則有限次隱私預(yù)算分配ε-滿足差分隱私。

    證畢。

    定理3:算法3滿足ε2-差分隱私。

    證明:算法3首先使用均分法將ε2分為εa=ε2/|QS|,QS中的每個(gè)子圖得到了εa的隱私預(yù)算。算法依次將QS中優(yōu)先級(jí)最高的子圖g移出隊(duì)列,進(jìn)行深度挖掘,使用特殊級(jí)數(shù)法進(jìn)行隱私預(yù)算分配,由定理2可得,每個(gè)子圖g的深度挖掘滿足εa-差分隱私。又由定義6可得,整個(gè)算法2滿足εa×|QS|=ε2-差分隱私保護(hù)。

    證畢。

    3.4 噪音添加階段

    噪音添加階段是DP-TGM算法的最后一個(gè)階段,主要思想是對(duì)挖掘出的top-k頻繁子圖的真實(shí)支持度添加拉普拉斯噪聲進(jìn)行擾動(dòng)。

    算法4:噪音添加算法Add-noise(QK,ε3)。

    輸入:算法2得到的QK,隱私預(yù)算ε3。

    輸出:加噪后的top-k子圖集合QK。

    1.for subgraphGiinQK:

    2.εi=ε3/k;

    3.Nsup(Gi)=sup(Gi)+Laplace(εi);

    4.end for

    5.ReturnQK。

    定理4:算法4滿足ε3-差分隱私。

    證明:這里使用均分法將隱私預(yù)算均分為k份,QK中的每個(gè)頻繁子圖添加的噪音為L(zhǎng)aplace(k/ε3)。算法4和算法2一樣使用均分法來分配隱私預(yù)算,所以同理可證,算法4滿足ε3-差分隱私。

    證畢。

    3.5 DP-TGM算法隱私性證明

    定理5:DP-TGM算法滿足ε-差分隱私保護(hù)。

    證明:DP-TGM算法將隱私預(yù)算分為三份,分別用于三個(gè)階段:預(yù)處理(ε1)、top-k子圖挖掘(ε2)、噪音添加(ε3)。該文設(shè)定隱私預(yù)算的分配比例ε1:ε2:ε3=1∶5∶4。由定理1可得,算法1滿足ε1-差分隱私,由定理3可得,算法2滿足ε2-差分隱私,由定理4可得,算法3滿足ε3-差分隱私。由定義6差分隱私的序列組合性可得,算法滿足(ε1+ε2+ε3)-差分隱私保護(hù),而DP-FGM算法的整體隱私預(yù)算ε=ε1+ε2+ε3,所以DP-FGM算法滿足ε-差分隱私保護(hù)。

    證畢。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本節(jié)將通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證算法的數(shù)據(jù)可用性。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為 Inter(R) Core(TM) i5-8250U CPU @1.60 GHz,8.00 GB內(nèi)存Windows10 64位操作系統(tǒng)。

    實(shí)驗(yàn)將在三個(gè)真實(shí)的圖數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,分別是NCI1、Protein和Reddit-multi。NCI1是抗非小細(xì)胞肺癌和卵巢癌細(xì)胞系活性篩選的化合物數(shù)據(jù)集,Protein是蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集,Reddit-multi則是社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集。表1展示了各數(shù)據(jù)集的具體特征,包括圖的個(gè)數(shù)(graph count),平均節(jié)點(diǎn)數(shù)(avg-nodes)和平均邊數(shù)(avg-edges)。

    表1 圖數(shù)據(jù)集信息

    該文將DP-TGM算法與DP-tokP算法和Diff-FPM算法進(jìn)行比對(duì),實(shí)驗(yàn)所涉及的代碼均由java語言實(shí)現(xiàn)。由于噪聲的加入,數(shù)據(jù)具有隨機(jī)性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在不確定性,因此采取多次試驗(yàn)取平均值的方式來記錄結(jié)果。

    4.1 度量指標(biāo)

    該文使用兩個(gè)度量標(biāo)準(zhǔn):F1-Score和RE。F1-Score主要衡量挖掘的頻繁子圖結(jié)果的可用性,RE則用來衡量子圖支持度的準(zhǔn)確性。F1-Score的比較結(jié)果使用條形圖展示,而RE的比較結(jié)果用折線圖展示。

    定義11 F1-Score[16]:

    (8)

    其中,Accuracy表示精確率,Recall表示召回率。Accuracy=(Up∩Us)/Up,Recall=(Up∩Us)/Us,Up是在差分隱私下進(jìn)行頻繁子圖挖掘的結(jié)果,Us則是頻繁子圖挖掘的準(zhǔn)確結(jié)果。F1-Score將精確率和召回率綜合考量,取值區(qū)間為[0,1],F(xiàn)1-Score的值越大,則代表數(shù)據(jù)效用越好。

    定義12 RE(相對(duì)錯(cuò)誤率):

    (9)

    式中,Nsupv(i)(0≤i≤k-1)是結(jié)果集中第i個(gè)子圖的噪音支持度,Sup(i)則是第i個(gè)子圖的真實(shí)支持度。RE用來衡量挖掘到的頻繁子圖的支持度的錯(cuò)誤率,取值區(qū)間為[0,∞]。RE的值與引入的噪音量大小相關(guān),噪音越大,噪音支持度與真實(shí)支持度的差值越大,RE的值就越高,數(shù)據(jù)可用性就越差。所以,RE的值越小,算法的數(shù)據(jù)效用越高。

    4.2 可用性隨k取值的變化

    DP-TGM算法是進(jìn)行top-k頻繁子圖挖掘的算法,k的大小將影響隱私預(yù)算的分配。實(shí)驗(yàn)通過調(diào)整k的大小來對(duì)比三個(gè)算法的F1-Score和RE值。這里,統(tǒng)一設(shè)置隱私預(yù)算ε為1,k從30變化到150,間隔為30,在三個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果如圖1~圖3所示。隨著k的變大,三個(gè)算法的F1-Score都在降低,而RE值在增大,說明隨著k增大,算法的數(shù)據(jù)效用在降低。而當(dāng)k相同時(shí),DP-TGM算法的F1-Score始終要比DP-tokP算法和Diff-FPM算法高,而RE要比它們低,驗(yàn)證了DP-TGM算法的優(yōu)越性。

    圖1 數(shù)據(jù)集NCI1隨k變化時(shí)可用性變化情況

    圖2 數(shù)據(jù)集Protein隨k變化時(shí)可用性變化情況

    圖3 數(shù)據(jù)集Reddit-multi隨k變化時(shí)可用性變化情況

    4.3 可用性隨隱私預(yù)算ε取值的變化

    隱私預(yù)算ε的取值可以影響到噪聲的大小,而每個(gè)算法隱私預(yù)算的分配也不相同,所以ε的變化會(huì)影響挖掘結(jié)果的數(shù)據(jù)效用。這里統(tǒng)一設(shè)置k為50,ε從0.5變化到1.5,間隔為0.25,在NCI1和Protein兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4、圖5所示。

    圖4 數(shù)據(jù)集NCI1隨ε變化時(shí)可用性變化情況

    圖5 數(shù)據(jù)集Protein隨ε變化時(shí)可用性變化情況

    隨著ε的增大,三種算法的F1-Score值都在增大,而RE值在減小,這是因?yàn)棣诺脑龃?,引入的噪音減小,提高了數(shù)據(jù)效用。而在ε從0.5變化到1.5的過程中,DP-TGM算法的F1-Score值始終最高,RE值始終最低,再次驗(yàn)證了文中算法的優(yōu)越性。

    5 結(jié)束語

    設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)滿足差分隱私的top-k子圖挖掘算法DP-TGM,通過不斷地更新優(yōu)先權(quán)隊(duì)列QK,將不滿足要求的子圖剔除,同時(shí)更新閾值,提高挖掘的效率。為了提高數(shù)據(jù)的可用性,使用均分法和特殊級(jí)數(shù)法進(jìn)行隱私預(yù)算的分配,以更低的速度釋放隱私預(yù)算。同時(shí),在不同規(guī)模的真實(shí)圖數(shù)據(jù)集上的測(cè)試成果也顯示了算法具有更高的數(shù)據(jù)可用性。為了提高挖掘性能和結(jié)果的準(zhǔn)確性,在挖掘子圖的過程中浪費(fèi)了一些隱私預(yù)算,因此下一步將研究如何減少隱私預(yù)算的浪費(fèi)。

    猜你喜歡
    子圖可用性噪音
    基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的界面設(shè)計(jì)可用性中外對(duì)比研究
    包裝工程(2023年24期)2023-12-27 09:18:26
    基于輻射傳輸模型的GOCI晨昏時(shí)段數(shù)據(jù)的可用性分析
    噪音,總是有噪音!
    無法逃避的噪音
    臨界完全圖Ramsey數(shù)
    噪音的小把戲
    白噪音的三種用法
    Coco薇(2017年9期)2017-09-07 22:09:28
    基于頻繁子圖挖掘的數(shù)據(jù)服務(wù)Mashup推薦
    空客A320模擬機(jī)FD1+2可用性的討論
    河南科技(2015年7期)2015-03-11 16:23:13
    不含2K1+K2和C4作為導(dǎo)出子圖的圖的色數(shù)
    精品不卡国产一区二区三区| 在线观看免费视频日本深夜| 婷婷亚洲欧美| 一区二区三区高清视频在线| 人人妻人人澡欧美一区二区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 色综合亚洲欧美另类图片| 国产一区二区激情短视频| 天天躁日日操中文字幕| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 欧美极品一区二区三区四区| 天堂网av新在线| 看片在线看免费视频| 亚洲人成网站在线观看播放| 91在线观看av| 亚洲美女黄片视频| 亚洲七黄色美女视频| 国产日本99.免费观看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 在线国产一区二区在线| 免费观看的影片在线观看| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 国产成人91sexporn| 久久中文看片网| 亚洲国产欧美人成| 偷拍熟女少妇极品色| 欧美成人a在线观看| 在现免费观看毛片| 最新在线观看一区二区三区| 亚洲图色成人| 亚洲三级黄色毛片| 国产伦在线观看视频一区| 特级一级黄色大片| av.在线天堂| 2021天堂中文幕一二区在线观| 日韩精品有码人妻一区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲人成网站高清观看| 在线国产一区二区在线| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 色哟哟哟哟哟哟| 亚洲欧美日韩无卡精品| 丰满人妻一区二区三区视频av| 亚洲无线在线观看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 日韩 亚洲 欧美在线| ponron亚洲| 91久久精品电影网| 欧美激情在线99| 男人舔女人下体高潮全视频| 久久九九热精品免费| 国产高清视频在线观看网站| 国产高清视频在线播放一区| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 一个人看视频在线观看www免费| 亚洲最大成人中文| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲国产精品合色在线| 91在线观看av| 久久精品国产亚洲av天美| 99久国产av精品国产电影| 男女视频在线观看网站免费| 一级毛片我不卡| 午夜福利在线观看吧| 最近手机中文字幕大全| 秋霞在线观看毛片| 国产乱人偷精品视频| 日韩欧美在线乱码| 成人亚洲欧美一区二区av| 男人舔奶头视频| 国产伦精品一区二区三区视频9| 色哟哟·www| 免费人成视频x8x8入口观看| 熟女人妻精品中文字幕| 别揉我奶头 嗯啊视频| 国产在线男女| 国产精品久久久久久久电影| 一级a爱片免费观看的视频| 有码 亚洲区| 精品人妻熟女av久视频| 国产精品乱码一区二三区的特点| 日日撸夜夜添| 一进一出抽搐动态| 日韩精品中文字幕看吧| 丰满人妻一区二区三区视频av| 毛片女人毛片| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 男女下面进入的视频免费午夜| 毛片一级片免费看久久久久| 天堂网av新在线| ponron亚洲| or卡值多少钱| 成年av动漫网址| 国产高清不卡午夜福利| 亚洲熟妇熟女久久| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 搞女人的毛片| 亚洲av.av天堂| 亚洲四区av| 国产探花在线观看一区二区| 国产精品无大码| 国产高清有码在线观看视频| 久久久a久久爽久久v久久| 不卡一级毛片| 免费看美女性在线毛片视频| 精品午夜福利视频在线观看一区| 成人特级黄色片久久久久久久| 波多野结衣高清作品| 麻豆成人午夜福利视频| 国产精品不卡视频一区二区| 国产伦精品一区二区三区视频9| 插阴视频在线观看视频| 久久久精品大字幕| 午夜影院日韩av| 国产高清有码在线观看视频| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 99九九线精品视频在线观看视频| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 欧美一区二区精品小视频在线| 露出奶头的视频| 性欧美人与动物交配| 亚洲av五月六月丁香网| 国产成人福利小说| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 国产精品精品国产色婷婷| 精品日产1卡2卡| 国产精品亚洲一级av第二区| 亚洲精品成人久久久久久| 色综合站精品国产| 亚洲国产精品国产精品| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 九色成人免费人妻av| 国产高清有码在线观看视频| 国产男人的电影天堂91| 午夜日韩欧美国产| 久久久a久久爽久久v久久| 搡老熟女国产l中国老女人| 小说图片视频综合网站| 日韩欧美精品v在线| 欧美性猛交黑人性爽| 亚洲av免费高清在线观看| 九九爱精品视频在线观看| 内射极品少妇av片p| 欧美又色又爽又黄视频| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 欧美成人一区二区免费高清观看| 久久久国产成人精品二区| 午夜视频国产福利| 国产午夜福利久久久久久| 日本 av在线| 18禁在线播放成人免费| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 婷婷精品国产亚洲av在线| 丰满乱子伦码专区| 国产淫片久久久久久久久| 久99久视频精品免费| 91麻豆精品激情在线观看国产| 久久久久久国产a免费观看| 99久久无色码亚洲精品果冻| 久久久色成人| 中文字幕免费在线视频6| 午夜福利成人在线免费观看| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 欧美国产日韩亚洲一区| 在线免费观看不下载黄p国产| 免费观看精品视频网站| 国产精品久久久久久久电影| 久久久久久伊人网av| 国产精品久久久久久av不卡| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 少妇熟女aⅴ在线视频| 美女免费视频网站| 亚洲七黄色美女视频| 成人亚洲精品av一区二区| 日韩国内少妇激情av| 国产 一区精品| 俄罗斯特黄特色一大片| 精品无人区乱码1区二区| 日韩欧美在线乱码| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 国内精品久久久久精免费| 国产伦在线观看视频一区| 少妇熟女aⅴ在线视频| 一区二区三区高清视频在线| 免费av毛片视频| 亚洲国产精品成人综合色| 成人二区视频| 色5月婷婷丁香| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 淫秽高清视频在线观看| 亚洲成人久久爱视频| 青春草视频在线免费观看| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 一进一出好大好爽视频| 69av精品久久久久久| 欧美成人免费av一区二区三区| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 亚洲熟妇熟女久久| 午夜久久久久精精品| 国产av在哪里看| 国产成人影院久久av| 国产精品电影一区二区三区| 日本-黄色视频高清免费观看| 成年女人毛片免费观看观看9| 亚洲国产精品成人综合色| 国产精品日韩av在线免费观看| 男女视频在线观看网站免费| 麻豆国产av国片精品| 日韩欧美国产在线观看| 欧美日韩综合久久久久久| 国产精品免费一区二区三区在线| 亚洲精品影视一区二区三区av| 中文在线观看免费www的网站| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产成年人精品一区二区| 99久久精品国产国产毛片| av在线老鸭窝| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 国产真实乱freesex| 精品一区二区三区av网在线观看| 成人特级黄色片久久久久久久| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 中文在线观看免费www的网站| 免费av观看视频| 成人av一区二区三区在线看| 97超视频在线观看视频| 日本一二三区视频观看| 老女人水多毛片| 国产极品精品免费视频能看的| 国产亚洲91精品色在线| 精品人妻熟女av久视频| 97超碰精品成人国产| 亚洲无线观看免费| 国产欧美日韩精品一区二区| 精品熟女少妇av免费看| 免费高清视频大片| 一本一本综合久久| 国内精品久久久久精免费| 全区人妻精品视频| 亚洲av免费在线观看| 国产精品嫩草影院av在线观看| 免费观看精品视频网站| 日本免费一区二区三区高清不卡| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 午夜激情福利司机影院| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲真实伦在线观看| 观看美女的网站| 内地一区二区视频在线| 在线观看免费视频日本深夜| 国产精品一区二区三区四区久久| 午夜爱爱视频在线播放| 国产亚洲精品av在线| 美女免费视频网站| 午夜老司机福利剧场| 一本精品99久久精品77| 色噜噜av男人的天堂激情| 少妇人妻精品综合一区二区 | 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 欧美潮喷喷水| 精品午夜福利在线看| 亚洲av电影不卡..在线观看| 久久人人精品亚洲av| 麻豆国产av国片精品| .国产精品久久| 欧美性感艳星| 成人精品一区二区免费| 亚洲内射少妇av| 国产av一区在线观看免费| 亚洲欧美日韩无卡精品| 最新在线观看一区二区三区| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 老司机影院成人| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 听说在线观看完整版免费高清| 午夜精品一区二区三区免费看| 国内揄拍国产精品人妻在线| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 亚洲精品一区av在线观看| 一本一本综合久久| 永久网站在线| 久久九九热精品免费| 婷婷精品国产亚洲av| 天美传媒精品一区二区| 亚洲性久久影院| АⅤ资源中文在线天堂| 免费看日本二区| 在线播放无遮挡| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 亚洲在线自拍视频| 日本-黄色视频高清免费观看| 精品久久国产蜜桃| 性欧美人与动物交配| 波野结衣二区三区在线| 十八禁网站免费在线| 在线看三级毛片| 白带黄色成豆腐渣| 日本精品一区二区三区蜜桃| 久久人人爽人人片av| 国产精品国产高清国产av| 色吧在线观看| 国产麻豆成人av免费视频| 搞女人的毛片| 色吧在线观看| 在线免费观看不下载黄p国产| 看免费成人av毛片| 哪里可以看免费的av片| 国产精品久久久久久久久免| 欧美区成人在线视频| 欧美一区二区国产精品久久精品| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 久久99热这里只有精品18| 久99久视频精品免费| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 欧美三级亚洲精品| 亚洲第一区二区三区不卡| 99在线人妻在线中文字幕| 国产视频内射| 小说图片视频综合网站| 精品免费久久久久久久清纯| 老女人水多毛片| 亚洲成人精品中文字幕电影| 精品久久久久久久末码| 午夜免费男女啪啪视频观看 | av视频在线观看入口| 久久久久久久亚洲中文字幕| 人人妻人人澡欧美一区二区| 免费观看的影片在线观看| 99久久九九国产精品国产免费| 国产一区二区激情短视频| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 中文字幕av成人在线电影| 国产成人a∨麻豆精品| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 一a级毛片在线观看| 国产精品嫩草影院av在线观看| 亚洲国产精品合色在线| 国产精品无大码| 国产精品美女特级片免费视频播放器| av福利片在线观看| 免费观看人在逋| 欧美国产日韩亚洲一区| 1000部很黄的大片| 两个人视频免费观看高清| 亚洲成人久久爱视频| 网址你懂的国产日韩在线| www日本黄色视频网| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国产激情偷乱视频一区二区| 看非洲黑人一级黄片| 亚洲欧美日韩高清专用| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产精品一区二区三区四区久久| 又爽又黄无遮挡网站| 两个人的视频大全免费| 岛国在线免费视频观看| 国产色婷婷99| 一a级毛片在线观看| 国产美女午夜福利| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 午夜久久久久精精品| 午夜福利18| 免费观看的影片在线观看| 在线观看66精品国产| 嫩草影院入口| 熟女电影av网| 日本欧美国产在线视频| 少妇熟女aⅴ在线视频| 一级毛片电影观看 | 国产中年淑女户外野战色| av.在线天堂| 亚洲高清免费不卡视频| 国内精品一区二区在线观看| 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲人成网站在线播| 日韩av不卡免费在线播放| 久久午夜福利片| 欧美激情国产日韩精品一区| 少妇的逼好多水| 级片在线观看| 最新中文字幕久久久久| 午夜爱爱视频在线播放| 小说图片视频综合网站| 69人妻影院| 亚洲中文日韩欧美视频| 日日撸夜夜添| 成人鲁丝片一二三区免费| 人妻夜夜爽99麻豆av| 丝袜美腿在线中文| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 不卡视频在线观看欧美| 床上黄色一级片| 最近最新中文字幕大全电影3| 精品国产三级普通话版| 欧美xxxx性猛交bbbb| 久久精品91蜜桃| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 国产精品久久久久久精品电影| 麻豆av噜噜一区二区三区| 久久精品人妻少妇| 国产片特级美女逼逼视频| 在线天堂最新版资源| 亚洲av第一区精品v没综合| 波多野结衣巨乳人妻| 久久久久久久久久黄片| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 能在线免费观看的黄片| 欧美三级亚洲精品| 国产精品久久久久久av不卡| 日韩在线高清观看一区二区三区| 精品人妻视频免费看| 亚洲国产精品成人久久小说 | 国产精品久久久久久久电影| 欧美激情在线99| 97超碰精品成人国产| АⅤ资源中文在线天堂| 又爽又黄a免费视频| 黄片wwwwww| 国产精品一二三区在线看| ponron亚洲| 国产精华一区二区三区| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 偷拍熟女少妇极品色| 中文字幕av在线有码专区| 国产男人的电影天堂91| 天堂影院成人在线观看| 一a级毛片在线观看| 欧美丝袜亚洲另类| 久久精品夜色国产| 久久热精品热| 成年女人毛片免费观看观看9| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 久久久国产成人免费| 欧美+亚洲+日韩+国产| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 日韩中字成人| 亚洲人成网站高清观看| 嫩草影院精品99| 日韩精品中文字幕看吧| 国内精品宾馆在线| 亚洲真实伦在线观看| 午夜福利成人在线免费观看| 黑人高潮一二区| 成人精品一区二区免费| 69av精品久久久久久| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产 一区精品| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 99在线人妻在线中文字幕| 99热这里只有是精品50| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产美女午夜福利| 一区二区三区高清视频在线| 国产精华一区二区三区| 国产白丝娇喘喷水9色精品| or卡值多少钱| 波多野结衣巨乳人妻| 五月玫瑰六月丁香| av黄色大香蕉| 成人三级黄色视频| 成人鲁丝片一二三区免费| av中文乱码字幕在线| 在线免费观看不下载黄p国产| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 午夜免费激情av| 亚洲色图av天堂| 丝袜美腿在线中文| 亚洲欧美日韩东京热| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 九九热线精品视视频播放| 看片在线看免费视频| 成年女人永久免费观看视频| 国产精品野战在线观看| 亚洲国产欧美人成| 成人精品一区二区免费| 丰满乱子伦码专区| 亚洲人成网站在线观看播放| 九九热线精品视视频播放| 国产在线男女| 听说在线观看完整版免费高清| 国产精品99久久久久久久久| 偷拍熟女少妇极品色| 国产精品国产高清国产av| 免费人成视频x8x8入口观看| 国语自产精品视频在线第100页| videossex国产| 99久久九九国产精品国产免费| 国产精品久久久久久av不卡| 免费无遮挡裸体视频| 久久久久国内视频| 寂寞人妻少妇视频99o| 老司机影院成人| 欧美一区二区精品小视频在线| 最近的中文字幕免费完整| 一进一出抽搐gif免费好疼| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 又粗又爽又猛毛片免费看| 简卡轻食公司| 久久热精品热| 99热全是精品| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 久久人人爽人人片av| 村上凉子中文字幕在线| 久久精品夜色国产| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲av不卡在线观看| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 国产乱人偷精品视频| 精品午夜福利在线看| 啦啦啦韩国在线观看视频| 亚洲精品粉嫩美女一区| 久久久精品大字幕| 男女边吃奶边做爰视频| a级一级毛片免费在线观看| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| av专区在线播放| 丰满乱子伦码专区| 国产午夜精品论理片| or卡值多少钱| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| or卡值多少钱| 日韩成人伦理影院| a级毛片a级免费在线| 美女被艹到高潮喷水动态| a级毛片免费高清观看在线播放| a级一级毛片免费在线观看| 国产一区二区在线av高清观看| 99热精品在线国产| 欧美一区二区国产精品久久精品| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 嫩草影院新地址| 欧美激情久久久久久爽电影| 中国美女看黄片| 婷婷精品国产亚洲av| 最近手机中文字幕大全| 国产极品精品免费视频能看的| 三级毛片av免费| 国产成人freesex在线 | 大香蕉久久网| 久久久久九九精品影院| 麻豆久久精品国产亚洲av| 一进一出抽搐动态| 亚洲美女黄片视频| 亚洲美女搞黄在线观看 | 精品久久久久久久久久免费视频| 亚洲av美国av| 免费观看精品视频网站| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 搞女人的毛片| 中国美女看黄片| 中文字幕av成人在线电影| 国产69精品久久久久777片| 久久亚洲精品不卡| 老女人水多毛片| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产精品亚洲美女久久久| 国模一区二区三区四区视频| 色哟哟哟哟哟哟| aaaaa片日本免费| 一a级毛片在线观看| 国内精品久久久久精免费| 激情 狠狠 欧美| 大香蕉久久网| 99久久精品国产国产毛片| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲四区av| 午夜福利高清视频| 极品教师在线视频| www日本黄色视频网| av黄色大香蕉| 国产亚洲91精品色在线| 欧美+日韩+精品| 欧美成人a在线观看| 色哟哟哟哟哟哟| 国产亚洲av嫩草精品影院| 日韩人妻高清精品专区| 99热6这里只有精品| 日本 av在线| 精品久久久久久久久久免费视频| 嫩草影院精品99| 看免费成人av毛片| 国产亚洲av嫩草精品影院| 日韩一本色道免费dvd| 极品教师在线视频| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 我要看日韩黄色一级片| 亚洲色图av天堂| 在线观看午夜福利视频| 免费在线观看影片大全网站| 在线看三级毛片| 国产高清激情床上av| 一级毛片aaaaaa免费看小| 99九九线精品视频在线观看视频| 小说图片视频综合网站| 好男人在线观看高清免费视频| 午夜福利18| 乱码一卡2卡4卡精品| 黄色视频,在线免费观看| 国产黄片美女视频|