[发明专利]基于增量学习的本地差分隐私的多维数据发布方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210699743.7 申请日: 2022-06-20
公开(公告)号: CN115098882A 公开(公告)日: 2022-09-23
发明(设计)人: 郭山清;唐朋;胡程瑜;刘高源;金崇实 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: G06F21/62 分类号: G06F21/62;G06K9/62
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 李琳
地址: 266237 *** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明属于数据安全与隐私保护领域,提供了基于增量学习的本地差分隐私的多维数据发布方法及系统,通过聚合第一批用户扰动数据,学习所有属性对的相关性;根据属性对的相关性构建依赖图模型,通过联结树算法将构建好的依赖图模型转化为多个团组成的联结树模型;基于第二批用户数据,根据各个团包含的属性个数及大小类型,采用对应的估计方法对团的分布进行估计,得到联结树模型中各团的联合分布;根据联结树模型及联结树模型中各团的联合分布,通过基于采样的数据生成方法,生成同样包含相同数量记录合成的数据集进行发布。
搜索关键词: 基于 增量 学习 本地 隐私 多维 数据 发布 方法 系统
【主权项】:
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