[发明专利]一种采用多元信息融合的科研数据匿名化方法及系统在审
| 申请号： | 202110748781.2 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113486395A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 李文中;余泽鹏;叶保留;陆桑璐 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62 |
| 代理公司： | 南京泉为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32408 | 代理人： | 许丹丹 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用多元信息融合的科研数据匿名化方法及系统。所述方法包括：通过学者基本学术行为、同行评议和项目评审多元数据获取学者交互列表，并学习学者交互列表向量表示；利用学得的学者交互向量序列，使用自注意力机制获取学者交互序列之间关系，提取学者交互所包含敏感特征的特征敏感度向量；根据学者个人信息、学术影响力特征信息的不同，自适应的调整特征敏感度向量；将调整后的特征敏感度向量，连同项目信息和论文信息一起作为全连接预测层输入向量，给出基于K‑匿名的多维敏感度最佳K值。本发明增加了模型在预测敏感度过程和模型训练过程中的可利用信息，提升科研数据的匿名效果，实现科研数据多维敏感度和细粒度的匿名化方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采用 多元 信息 融合 科研 数据 匿名 方法 系统 | ||
【主权项】：
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