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摘要：本发明公开了一种基于隐私计算的面向大规模数据集分类方法，属于大规模数据集分类技术领域，方法包括：建立标签库，确定目标数据，对目标数据进行初始分类，获得各单元分类；识别分类需求，根据分类需求确定各目标大类；根据各目标大类对各单元分类进行整理，获得各目标整体数据以及无关分类数据；对各目标大类对应的目标整体数据中的各单元分类进行合并，获得各初始分类；根据各初始分类确定各待选优化分类方案；根据各待选优化方案设置各待选隐私方案，根据各待选隐私方案和待选优化方案组合为各测试组合；建立测试端，通过测试端对各测试组合进行测试，确定目标分类组合，根据目标分类组合设置应用分类方案；根据应用分类方案进行数据分类。
主权项：1.一种基于隐私计算的面向大规模数据集分类方法，其特征在于，方法包括：步骤一：建立标签库，所述标签库中用于储存各种分类标签，确定目标数据，所述目标数据包括各单元数据；对目标数据进行初始分类，获得各单元分类；步骤二：识别用户的分类需求，根据分类需求确定各目标大类；根据各目标大类对各单元分类进行整理，获得各目标大类对应的目标整体数据以及对应的无关分类数据；所述目标整体数据由属于相应目标大类的各单元分类组成；步骤三：对各目标大类对应的目标整体数据中的各单元分类进行合并，获得各初始分类；步骤四：根据各初始分类确定各待选优化分类方案；步骤五：根据各待选优化方案设置对应的各待选隐私方案，根据各所述待选隐私方案和待选优化方案组合为各测试组合；步骤六：建立测试端，通过测试端对相应的测试组合进行测试，确定对应的目标分类组合，根据目标分类组合对应的待选隐私方案和待选优化方案设置对应的应用分类方案；步骤七：根据应用分类方案进行数据分类。
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百度查询： 华北电力大学 一种基于隐私计算的面向大规模数据集分类方法
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