[发明专利]MapReduce框架下决策树的差分隐私保护方法有效
| 申请号： | 202010043937.2 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111259442B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 王金艳;颜奇;李先贤 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 | 代理人： | 陈跃琳 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种MapReduce框架下决策树的差分隐私保护方法，首先，在MapReduce框架下基于差分隐私的决策树的实现大幅地减少了算法的计算时间并避免了对大规模数据分类时的内存限制；接着，在决策树构建过程中，利用指数机制将皮尔逊相关系数的平均值作为质量函数来挑选出当前节点的最佳分裂属性及属性值，在保护用户数据隐私的同时最终生成规模小、泛化性能好的决策树模型；最后对决策树的叶节点中的样本计数用拉普拉斯机制进行加噪，从而在决策树模型预测未知样本时保护了用户数据的隐私。 | ||
| 搜索关键词： | mapreduce 框架 决策树 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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