| 专利号 | 2018105409696 | 申请日 | 2018-05-30 | 专利名称 | 基于多任务学习的用户隐私泄漏检测方法、服务器及系统 |
| 授权日 | 2021-11-30 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 宋雪萌;陈潇琳;程志勇;王英龙;聂礼强 |
| 主分类号 | G06F21/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于多任务学习的用户隐私泄漏检测方法、服务器及系统。其中，基于多任务学习的用户隐私泄漏检测方法包括：为全面表征用户隐私，预先将用户隐私分成若干个细粒度隐私类别，并将这些细粒度隐私类别划分成若干个组，形成用户隐私的组结构信息；从不同方向抽取用户的隐私特征，来全方位表征用户隐私类别；基于抽取的用户隐私特征，构建预测模型；并引入多任务学习，同一组内的各个任务共享相关特征，利用组套索模型将用户隐私的组结构信息作为先验，进行特征分组，从而提高用户隐私泄漏检测的建模性能和模型的可解释性。 | ||||
| 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 | |||||
