| 专利号 | 2022106997437 | 申请日 | 2022-06-20 | 专利名称 | 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 |
| 授权日 | 2024-08-06 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 郭山清;唐朋;胡程瑜;刘高源;金崇实 |
| 主分类号 | G06F21/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本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。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 互联网与云计算、大数据服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
