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公开(公告)号：CN117932682A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410149930.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种保护用户隐私的样本信息提取方法，通过构造以MMD统计量为优化目标的优化问题，选择空间内最能代表原样本信息且分布尽可能相同的点集，并隐藏原有的真实用户的数据集，并用提取信息后的新数据集进行后续的训练和预测。注意到提取后的样本只要在样本空间中即可，并不一定是原样本中真实的点，因此可以有效地保护用户的隐私。因为采用MMD统计量，尽可能保证了新样本与原样本在分布上是相同的，因此在后续的训练与预测中仍能保持较好的效果。
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