[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质、用户设备及服务器

权利要求书

1.一种数据处理方法，应用于用户端，其特征在于，包括：

获取需要进行无偏估计的用户数据的埋点数据；

对所述埋点数据进行映射处理，得到m维向量；

根据目标降维策略和m×m维哈达玛矩阵对所述m维向量进行降维处理，得到降维结果；

将所述降维结果发送至服务端，使得所述服务端根据所述降维结果进行无偏估计，得到所述用户数据的无偏估计结果。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述埋点数据进行映射处理，得到m维向量，包括：

利用目标哈希函数对所述埋点数据进行映射处理，得到目标哈希值，其中，所述目标哈希值为1至m中的正整数；

根据所述目标哈希值，确定所述m维向量，其中，所述m维向量中，第所述目标哈希值维元素的值为1，其他维元素的值为0。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述利用目标哈希函数对所述埋点数据进行映射处理，得到目标哈希值，包括：

从k个哈希函数中选取出目标哈希函数；

利用目标哈希函数对所述埋点数据进行映射处理，得到目标哈希值。

4.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据目标降维策略和m×m维哈达玛矩阵对所述m维向量进行降维处理，得到降维结果，包括：

根据所述目标降维策略、m×m维哈达玛矩阵、所述目标哈希值和目标值对所述m维向量进行降维处理，得到降维结果，其中，所述目标值为1至m中的正整数。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述利用所述目标降维策略、m×m维哈达玛矩阵、所述目标哈希值和目标值对所述m维向量进行降维处理，得到降维结果，包括：

根据所述目标降维策略对所述m维向量进行降维处理，得到目标降维值；

获取m×m维哈达玛矩阵中第所述目标哈希值行第所述目标值列的元素的值，得到目标元素值；

将所述目标降维值与所述目标元素值的乘积作为所述降维结果。

6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标降维策略包括：其中，b表示目标降维值，p1表示对所述m维向量进行降维处理，得到的目标降维值为-1的概率，p2表示对所述m维向量进行降维处理，得到的目标降维值为1的概率，ε表示预设的隐私预算。

7.根据权利要求4至6任一项所述的数据处理方法，其特征在于，每个哈希函数与不同的索引值对应，所述将所述降维结果发送至服务端，使得所述服务端根据所述降维结果进行无偏估计，得到所述用户数据的无偏估计结果，包括：

将所述降维结果、所述目标哈希函数对应的目标索引值和所述目标值发送至服务端，使得所述服务端根据所述降维结果、所述目标哈希函数对应的目标索引值和所述目标值进行无偏估计，得到所述用户数据的无偏估计结果。

8.一种数据处理方法，应用于服务端，其特征在于，包括：

获取用户端发送的降维结果，其中，所述降维结果由所述用户端利用目标降维策略和m×m维哈达玛矩阵对m维向量进行降维处理得到，所述m维向量由所述用户端对获取的需要进行无偏估计的用户数据的埋点数据进行映射处理得到；

对所述降维结果进行扰动转换处理，得到第一转换后降维结果，并获取其他用户端对应的第二转换后降维结果；

根据所述第一转换后降维结果和所述第二转换后降维结果，生成k×m维迭代矩阵；

根据m×m维哈达玛矩阵对所述k×m维迭代矩阵进行哈达玛转换，得到k×m维转换矩阵；

根据所述k×m维转换矩阵对所述用户数据进行无偏估计，得到所述用户数据的无偏估计结果。

9.根据权利要求8所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述降维结果进行扰动转换处理，得到第一转换后降维结果，包括：

根据目标扰动转换策略对所述降维结果进行扰动转换处理，得到第一转换后降维结果。