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一种基于本地化差分隐私保护的高效用朴素贝叶斯分类方案

王慧婷 陈燕俐 彭春春

南京邮电大学学报：自然科学版2022，Vol.42Issue(3)：P.100-112,13.
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南京邮电大学学报：自然科学版2022，Vol.42Issue(3)：P.100-112,13.DOI:10.14132/j.cnki.1673-5439.2022.03.012

一种基于本地化差分隐私保护的高效用朴素贝叶斯分类方案

王慧婷 1陈燕俐 1彭春春1

作者信息

  • 1. 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏南京210023
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摘要

关键词

本地差分隐私/频数预测/朴素贝叶斯/分类

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王慧婷,陈燕俐,彭春春..一种基于本地化差分隐私保护的高效用朴素贝叶斯分类方案[J].南京邮电大学学报：自然科学版,2022,42(3):P.100-112,13.

基金项目

国家自然科学基金(61572263,61272084)资助项目。 （61572263,61272084）

南京邮电大学学报：自然科学版

OA北大核心CSTPCD

1673-5439

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