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现有基于区间树结构的差分隐私直方图发布方法大多采用同方差加噪方式，对其进一步研究发现，采用异方差加噪策略可以进一步提升发布直方图的区间计数查询精度，然而当前基于异方差加噪的差分隐私直方图发布方法对区间树结构却有严格的要求，导致灵活性与实用性较低。为此，提出了一种异方差加噪下面向任意区间树结构的差分隐私直方图发布算法LUE-DPTree（inear unbiased estimator for differential private tree）。首先根据区间计数查询的分布，计算区间树中节点的覆盖概率，并据