[发明专利]一种基于差分隐私及随机梯度下降的数据分类方法在审
| 申请号： | 202011083670.6 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112232401A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 吴蒙;朱勇;杨立君 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F21/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于差分隐私及随机梯度下降的数据分类方法，首先，将数据集中的数据分配到各个分布式计算节点上，通过Map分任务在每个节点上执行随机梯度下降算法，利用Reduce分任务进行更新模型合并操作；其次，在更新后的模型中加入适量拉普拉斯噪声，使最终随机梯度下降算法的目标模型满足ε‑差分隐私。本发明通过合理的计算资源分配与随机噪声添加策略，在满足差分隐私保护要求的同时，能够有效降低随机梯度下降算法因反复迭代而产生的通信开销，既提高算法效率又保证数据的私密性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 隐私 随机 梯度 下降 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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