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提出一種基于隨機(jī)森林的差分隱私保護(hù)算法DiffPRFs，在每一棵決策樹的構(gòu)建過程中采用指數(shù)機(jī)制選擇分裂點(diǎn)和分裂屬性，并根據(jù)拉普拉斯機(jī)制添加噪聲。在整個(gè)算法過程中滿足差分隱私保護(hù)需求，相對于已有算法，該方法無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化預(yù)處理，消除了多維度大數(shù)據(jù)離散化預(yù)處理對于分類系統(tǒng)性能的消耗，便捷地實(shí)現(xiàn)分類并保持了較高的分類準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本算法的有效性以及相較于其他分類算法的優(yōu)勢。
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