MapReduce框架下决策树的差分隐私保护方法[CN202010043937.2] - 广西师范大学

专利申请

2020-01-15
公布公告

2022-04-29
授权日期

2022-04-29
终止

2032-04-26

MapReduce框架下决策树的差分隐私保护方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010043937.2 申请日期： 2020-01-15 专利主类别： G06F21/62 {{ classMap["G06F21/62"] }}

申请人名称：广西师范大学

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申请人地址：广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号

专利分类项目

G06F21/62 : 通过一个平台保护数据存取访问，例如使用密钥或访问控制规

G06N20/00 :

专利注册信息

初审公告期号	2020-01-15	初审公告日期	2022-04-29
注册公告期号	2022-04-29	注册公告日期	2022-04-29
专用权期限	2022-04-29 - 2032-04-26	专利类型	发明授权
代理组织机构	桂林市持衡专利商标事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

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。

法律进度