[发明专利]基于F_Max属性度量的差分隐私决策树构建方法在审
| 申请号： | 202110440934.7 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113221966A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 张亚玲;冯鹏飞 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N5/00;G06F21/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王敏强 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于F_Max属性度量的差分隐私决策树构建方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：数据处理；步骤2：隐私预算权重分配；步骤3：隐私预算分配；步骤4：差分隐私决策树构建；步骤5：差分隐私决策树分裂属性选取；步骤6：最后根据步骤4和步骤5构建的差分隐私决策树对测试数据集进行分类预测，输出预测结果。本发明基于新的F_Max属性度量，在决策树分类问题中既保护用户隐私，同时提供较高的算法准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 f_max 属性 度量 隐私 决策树 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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