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面向随机森林的差分隐私保护算法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.89 MB | 2018-02-08

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　　提出一种基于随机森林的差分隐私保护算法DiffPRFs，在每一棵决策树的构建过程中采用指数机制选择分裂点和分裂属性，并根据拉普拉斯机制添加噪声。在整个算法过程中满足差分隐私保护需求，相对于已有算法，该方法无需对数据进行离散化预处理，消除了多维度大数据离散化预处理对于分类系统性能的消耗，便捷地实现分类并保持了较高的分类准确度。实验结果验证了本算法的有效性以及相较于其他分类算法的优势。
 

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