公开(公告)号：CN105069286A

公开(公告)日：2015-11-18

申请号：CN201510443551.X

申请日：2015-07-24

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 熊红凯 ,  蒋晓谦 ,  李勇

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明提供一种基于垂直分布隐私数据保护的logistic回归分析系统，包括：隐私数据处理模块、数据挖掘学习模块和分析应用模块，其中：隐私数据处理模块利用线性核函数得到各个垂直分布机构的隐私数据的核训练集，数据挖掘学习模块首先对各个局部核训练集累加得到总体核训练集，然后对总体核训练集进行logistic回归学习，所得的全局模型向量最后在分析应用模块中被用于判断分析。本发明提供数据共享挖掘的同时还保证了垂直分布式的原始隐私数据的安全性，求解全局模型向量的特殊方法也提升了学习求解的效率，本发明采用服务器-客户的辐射分布式结构具备良好的实用性和扩展性。

公开(公告)号：CN105069286B

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201510443551.X

申请日：2015-07-24

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 熊红凯 ,  蒋晓谦 ,  李勇

IPC: G06F16/2458 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明提供一种基于垂直分布隐私数据保护的logistic回归分析系统，包括：隐私数据处理模块、数据挖掘学习模块和分析应用模块，其中：隐私数据处理模块利用线性核函数得到各个垂直分布机构的隐私数据的核训练集，数据挖掘学习模块首先对各个局部核训练集累加得到总体核训练集，然后对总体核训练集进行logistic回归学习，所得的全局模型向量最后在分析应用模块中被用于判断分析。本发明提供数据共享挖掘的同时还保证了垂直分布式的原始隐私数据的安全性，求解全局模型向量的特殊方法也提升了学习求解的效率，本发明采用服务器‑客户的辐射分布式结构具备良好的实用性和扩展性。