【摘 要】
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针对用差分隐私方法进行线性回归分析敏感性偏大的问题,提出一种差异化的隐私预算分配算法Diff-LR（Differential Privacy Linear Regression）。该算法首先把目标函数分解成两个
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ13415）, 江西理工大学科研基金重点课题（NSFJ2014-K11）
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针对用差分隐私方法进行线性回归分析敏感性偏大的问题,提出一种差异化的隐私预算分配算法Diff-LR（Differential Privacy Linear Regression）。该算法首先把目标函数分解成两个子函数,再分别计算两个子函数的敏感性、分配合理的隐私预算,并采用拉普拉斯机制给两个子函数系数添加噪音。然后对子函数进行组合,得到添加噪声后的目标函数,求取最优线性回归模型参数。最后利用差分隐私序列组合特性从理论上证明该算法满足ε-差分隐私。实验结果表明,Diff-LR算法产生的线性回归模型具有很高的
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