[发明专利]一种基于QL学习策略面向MDU隐私数据保护的流量补偿激励方法有效
| 申请号： | 202010570068.9 | 申请日： | 2020-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN111723402B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 张德干;陈露;杜金玉;张捷;张婷;姜凯雯 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N7/01;G06N20/00;G06F18/24;H04W28/10 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 张耀 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于QL学习策略面向MDU隐私数据保护的流量补偿激励方法。设计MCS与MEC相结合的系统架构，通过EC将感知结果上传到MCS云，减少MCS云开销。构建一种基于MCMC的本地差分隐私属性相关性保护模型，生成属性相关性精确度更高的感知结果，并保护MDU隐私数据安全。设计基于QL机会协作传输的MDU隐私数据保护的流量补偿激励架构，减少MCS云的流量补偿开销，提高MDU参与积极性。与现有的高维属性数据隐私保护、机会中继感知激励等方法实验比较，QLPPIA方法平均提高感知结果准确性29.4％，降低MCS云开销89.92％，减少流量补偿开销19.03％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ql 学习 策略 面向 mdu 隐私 数据 保护 流量 补偿 激励 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津理工大学，未经天津理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010570068.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
