本文主要研究内容
作者赵芸（2019）在《基于隐私保护的数据建模与算法研究》一文中研究指出：随着大数据在工业生产、科学研究中的广泛应用,原始数据的隐私保护已经成为十分重要的问题。本文针对原始数据的隐私保护问题,构建层次结构,并介绍了只包含分析计算结果的层次结构数据。针对传统回归分析算法,提出了具有层次结构数据的多元线性回归分析算法以及非线性回归分析算法。同时利用实际问题进行算法验证,说明具有层次结构数据的回归分析算法能在有效保证原始数据隐私的前提下,准确计算各部分的偏回归系数,为大数据的分析处理提供一种有益的尝试。本文的主要工作如下:(1)基于层次结构数据,本文提出了多元线性回归分析的偏回归系数计算方法。该方法在传统线性回归计算方法的基础上通过计算下层中每个部分的偏回归系数及上下层之间的层次结构矩阵,来计算上层的总体偏回归系数。利用统计年鉴数据以及随机数据从实际应用中证明了具有层次结构数据的多元线性回归分析算法与传统多元线性回归模型在计算偏回归系数时具有等效性,且对于偏回归系数能分区计算,提高了数据处理的效率。同时,从数据实验中可得利用层次结构数据可以避免原始数据在算法中参与传输、计算,有效地解决了原始数据的隐私保护问题。(2)针对更为复杂的非线性模型,在具有层次结构数据的多元线性回归分析算法基础上,提出了一类可线性化的非线性回归分析算法。并以柯布-道格拉斯生产函数的计算方法为例,给出了多元非线性回归分析中基于线性化方法的偏回归系数的求解方法,并利用层次结构中局部模型与整体模型之间的关系构建、计算模型各部分的偏回归系数。以统计年鉴数据进行验证,可得基于层次结构模型的结果与基于原始数据计算的结果仅存在精度误差。层次结构数据的使用有效避免了可线性化的非线性回归分析算法在计算多个部分偏回归系数时,由于原始数据参与传递导致的潜在数据泄露的情况。(3)为了满足隐私数据所构建的模型达到显著性指标,实现具有层次结构数据的多元回归分析中各层偏回归系数达到显著的目的,本文研究了底层回归算法的显著性。由于上层模型中无原始数据参与,因此底层模型的显著性将影响上层模型的显著性。因此要求底层模型构建时能克服由于大数据导致的I类错误增加的问题,本文利用基于FWER的多重假设检验,对大数据中的较易获得且具有实际意义的基因数据进行实例分析,得到结果表明多重假设检验能有效避免I类错误的出现。由此说明在层次结构的底层算法求解时进行基于大数据的多重假设检验显得尤为重要。
Abstract
sui zhao da shu ju zai gong ye sheng chan 、ke xue yan jiu zhong de an fan ying yong ,yuan shi shu ju de yin si bao hu yi jing cheng wei shi fen chong yao de wen ti 。ben wen zhen dui yuan shi shu ju de yin si bao hu wen ti ,gou jian ceng ci jie gou ,bing jie shao le zhi bao han fen xi ji suan jie guo de ceng ci jie gou shu ju 。zhen dui chuan tong hui gui fen xi suan fa ,di chu le ju you ceng ci jie gou shu ju de duo yuan xian xing hui gui fen xi suan fa yi ji fei xian xing hui gui fen xi suan fa 。tong shi li yong shi ji wen ti jin hang suan fa yan zheng ,shui ming ju you ceng ci jie gou shu ju de hui gui fen xi suan fa neng zai you xiao bao zheng yuan shi shu ju yin si de qian di xia ,zhun que ji suan ge bu fen de pian hui gui ji shu ,wei da shu ju de fen xi chu li di gong yi chong you yi de chang shi 。ben wen de zhu yao gong zuo ru xia :(1)ji yu ceng ci jie gou shu ju ,ben wen di chu le duo yuan xian xing hui gui fen xi de pian hui gui ji shu ji suan fang fa 。gai fang fa zai chuan tong xian xing hui gui ji suan fang fa de ji chu shang tong guo ji suan xia ceng zhong mei ge bu fen de pian hui gui ji shu ji shang xia ceng zhi jian de ceng ci jie gou ju zhen ,lai ji suan shang ceng de zong ti pian hui gui ji shu 。li yong tong ji nian jian shu ju yi ji sui ji shu ju cong shi ji ying yong zhong zheng ming le ju you ceng ci jie gou shu ju de duo yuan xian xing hui gui fen xi suan fa yu chuan tong duo yuan xian xing hui gui mo xing zai ji suan pian hui gui ji shu shi ju you deng xiao xing ,ju dui yu pian hui gui ji shu neng fen ou ji suan ,di gao le shu ju chu li de xiao lv 。tong shi ,cong shu ju shi yan zhong ke de li yong ceng ci jie gou shu ju ke yi bi mian yuan shi shu ju zai suan fa zhong can yu chuan shu 、ji suan ,you xiao de jie jue le yuan shi shu ju de yin si bao hu wen ti 。(2)zhen dui geng wei fu za de fei xian xing mo xing ,zai ju you ceng ci jie gou shu ju de duo yuan xian xing hui gui fen xi suan fa ji chu shang ,di chu le yi lei ke xian xing hua de fei xian xing hui gui fen xi suan fa 。bing yi ke bu -dao ge la si sheng chan han shu de ji suan fang fa wei li ,gei chu le duo yuan fei xian xing hui gui fen xi zhong ji yu xian xing hua fang fa de pian hui gui ji shu de qiu jie fang fa ,bing li yong ceng ci jie gou zhong ju bu mo xing yu zheng ti mo xing zhi jian de guan ji gou jian 、ji suan mo xing ge bu fen de pian hui gui ji shu 。yi tong ji nian jian shu ju jin hang yan zheng ,ke de ji yu ceng ci jie gou mo xing de jie guo yu ji yu yuan shi shu ju ji suan de jie guo jin cun zai jing du wu cha 。ceng ci jie gou shu ju de shi yong you xiao bi mian le ke xian xing hua de fei xian xing hui gui fen xi suan fa zai ji suan duo ge bu fen pian hui gui ji shu shi ,you yu yuan shi shu ju can yu chuan di dao zhi de qian zai shu ju xie lou de qing kuang 。(3)wei le man zu yin si shu ju suo gou jian de mo xing da dao xian zhe xing zhi biao ,shi xian ju you ceng ci jie gou shu ju de duo yuan hui gui fen xi zhong ge ceng pian hui gui ji shu da dao xian zhe de mu de ,ben wen yan jiu le de ceng hui gui suan fa de xian zhe xing 。you yu shang ceng mo xing zhong mo yuan shi shu ju can yu ,yin ci de ceng mo xing de xian zhe xing jiang ying xiang shang ceng mo xing de xian zhe xing 。yin ci yao qiu de ceng mo xing gou jian shi neng ke fu you yu da shu ju dao zhi de Ilei cuo wu zeng jia de wen ti ,ben wen li yong ji yu FWERde duo chong jia she jian yan ,dui da shu ju zhong de jiao yi huo de ju ju you shi ji yi yi de ji yin shu ju jin hang shi li fen xi ,de dao jie guo biao ming duo chong jia she jian yan neng you xiao bi mian Ilei cuo wu de chu xian 。you ci shui ming zai ceng ci jie gou de de ceng suan fa qiu jie shi jin hang ji yu da shu ju de duo chong jia she jian yan xian de you wei chong yao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自江南大学的赵芸，发表于刊物江南大学2019-10-21论文，是一篇关于隐私保护模型论文,层次结构数据论文,回归分析论文,多重假设检验论文,江南大学2019-10-21论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自江南大学2019-10-21论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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