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哈尔滨工程大学;哈尔滨龙明科技有限公司韩启龙获国家专利权

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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学;哈尔滨龙明科技有限公司申请的专利一种基于个性化采样随机响应图结构扰动算法的满足本地差分隐私的链接预测模型的构建方法、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116341003B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310281312.3,技术领域涉及:G06F21/62;该发明授权一种基于个性化采样随机响应图结构扰动算法的满足本地差分隐私的链接预测模型的构建方法、设备及介质是由韩启龙;蒋林宇;宋洪涛;卢丹;刘鹏设计研发完成,并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于个性化采样随机响应图结构扰动算法的满足本地差分隐私的链接预测模型的构建方法、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于个性化采样随机响应图结构扰动算法的满足本地差分隐私的链接预测模型的构建方法、设备及介质,属于数据安全领域,解决了直接使用随机响应机制的图结构边密度膨胀,无法保留图上重要的社区特征,以及模型学习过程中的隐私泄露问题。该方法在用户和收集者之间设计了两轮交互,第一轮交互中,用户端使用个性化采样技术和随机响应机制扰动和其他用户间的链接关系并发送给收集者,收集者聚集所有用户发送的链接关系使用社区发现算法划分用户所属社区。第二轮交互中,用户端结合社区划分结果进行个性化采样随机响应然后发送扰动后的链接关系给收集者,收集者聚集所有用户发送的链接关系得到最终的图邻接矩阵。本发明适用于图隐私保护场景。

本发明授权一种基于个性化采样随机响应图结构扰动算法的满足本地差分隐私的链接预测模型的构建方法、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种基于个性化采样随机响应图结构扰动算法的满足本地差分隐私的链接预测模型的构建方法,其特征在于,所述方法具体包括以下步骤: 步骤1:数据收集者初始化图结构扰动相关的参数并将第一轮交互和第二轮交互需要的相关参数发送给每个用户; 步骤2:用户根据接收到的参数使用个性化采样随机响应算法扰动本地图结构并发送给数据收集者; 步骤3:数据收集者根据接收到的本地图结构使用社区发现算法得到社区发现结果并将社区发现结果再发送给每个用户; 步骤4:用户根据收到的社区划分结果使用基于社区的个性化采样随机响应算法扰动本地图结构并发送给数据收集者; 步骤5:数据收集者根据接收到的图结构和任意一个无隐私保护的链接预测算法训练一个满足本地差分隐私的链接预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学;哈尔滨龙明科技有限公司,其通讯地址为:150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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