一种基于差分隐私保护的电力交易大数据发布方法

摘要

本发明公开了一种基于差分隐私保护的电力交易大数据发布方法，包括：利用MICFS对电力交易的原始数据集的相关性进行特征选择，并选取相关性低的数据记录生成待定数据集B；利用聚类算法对B进行K‑区块划分，得到属性相互独立的多个子数据块；计算子数据块中删除某一条记录后，查询函数f询问原始数据集的敏感度GS_D以及询问B的敏感度GS_B；根据差分隐私并行组合性质，进行Laplace噪声的添加，得满足差分隐私的训练样本查询集将满足GS_B≤GS_D的B的查询集与为机器学习训练样本集；训练Lasso回归算法生成预测模型，并将原始数据集输入该模型，输出D的查询集。本发明数据发布准确性、安全性；减少计算开销和隐私预算。