一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统（需要二次变更）

本发明公开了一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统，该隐私保护方法包括：基于逻辑斯蒂算法计算数据集中所有的特征的影响权重值；基于特征的影响权重值进行影响度等级划分；基于梯度响应算法K‑RR算法，对多维特征隐私保护处理；基于特征影响度等级以及特征维度，对用户自定义的隐私预算进行动态分配；基于不同影响度等级，构建隐私预算损失计算；基于随机响应算法，对二维特征隐私保护处理；基于特征影响度等级，对扰动概率进行动态分配；观察扰动前和扰动后特征的空间分布形态；验证前后模型分析精确度。本发明可在隐私保护和数据数据分析精确度之间达到一个平衡，在对用户的隐私数据进行保护的同时，可提高数据分析结果的精确度。

《一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统（需要二次变更）》是一发明专利，专利号为 2023102493981，当前法律状态为已下证，由北京工业大学提出申请，发明人为朱娜斐;朱治明;何泾沙，申请日期为2023-03-15，公开（公告）日期为2026-03-06，国际专利分类号（IPC）为 G06F 21/62 (2013.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：数据挖掘隐私保护方法系统、人工智能机器学习隐私保护数据挖掘。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种面向数据挖掘的隐私保护方法及系统，该隐私保护方法包括：基于逻辑斯蒂算法计算数据集中所有的特征的影响权重值；基于特征的影响权重值进行影响度等级划分；基于梯度响应算法K‑RR算法，对多维特征隐私保护处理；基于特征影响度等级以及特征维度，对用户自定义的隐私预算进行动态分配；基于不同影响度等级，构建隐私预算损失计算；基于随机响应算法，对二维特征隐私保护处理；基于特征影响度等级，对扰动概率进行动态分配；观察扰动前和扰动后特征的空间分布形态；验证前后模型分析精确度。本发明可在隐私保护和数据数据分析精确度之间达到一个平衡，在对用户的隐私数据进行保护的同时，可提高数据分析结果的精确度。

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