本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)科學(xué)，尤其涉及一種數(shù)據(jù)處理方法和裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，協(xié)方差矩陣是一種重要的統(tǒng)計(jì)信息載體。由于協(xié)方差矩陣通常包含著個(gè)體的各類個(gè)人數(shù)據(jù)信息，在實(shí)際運(yùn)用協(xié)方差矩陣時(shí)，為防止個(gè)體隱私泄露，常采用差分隱私技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理，確保處理后的協(xié)方差矩陣能夠保護(hù)個(gè)體隱私。其中，差分隱私技術(shù)是一種通過向數(shù)據(jù)集中添加受控的隨機(jī)噪聲，以防止任何人獲取關(guān)于數(shù)據(jù)集中個(gè)體信息的數(shù)學(xué)技術(shù)。差分隱私可以在保護(hù)個(gè)體隱私的同時(shí)，允許數(shù)據(jù)的聚合分析。

2、現(xiàn)有技術(shù)通常直接對(duì)協(xié)方差矩陣添加噪聲來實(shí)現(xiàn)差分隱私，而后求其逆矩陣用于數(shù)據(jù)分析。然而，現(xiàn)有技術(shù)求得的協(xié)方差矩陣的逆矩陣往往不穩(wěn)定。這一問題導(dǎo)致協(xié)方差矩陣無法應(yīng)用于諸多數(shù)據(jù)科學(xué)方法(如線性回歸、方差分析等)，甚至導(dǎo)致對(duì)原始數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤解讀，進(jìn)而產(chǎn)生其他危害。

3、因此，如何提高協(xié)方差矩陣的逆矩陣的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，成為了亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)實(shí)施例的目的是提供一種數(shù)據(jù)處理方法和裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，能有效提高協(xié)方差矩陣的逆矩陣的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第一方面提供了一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：

3、將原始數(shù)據(jù)集歸一化至預(yù)設(shè)數(shù)值區(qū)間，得到候選數(shù)據(jù)集；

4、對(duì)所述候選數(shù)據(jù)集進(jìn)行協(xié)方差矩陣構(gòu)建，得到協(xié)方差矩陣；

5、基于所述協(xié)方差矩陣構(gòu)造變換對(duì)稱矩陣，并基于所述協(xié)方差矩陣和所述變換對(duì)稱矩陣生成變換協(xié)方差矩陣；

6、采用差分隱私算法，對(duì)所述變換協(xié)方差矩陣添加噪聲，得到加噪矩陣，并對(duì)所述加噪矩陣進(jìn)行求逆運(yùn)算，得到加噪逆矩陣；

7、根據(jù)所述加噪逆矩陣和所述變換對(duì)稱矩陣，得到目標(biāo)逆協(xié)方差矩陣。

8、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種數(shù)據(jù)處理方法，其有益效果在于：通過將原始數(shù)據(jù)集歸一化至預(yù)設(shè)數(shù)值區(qū)間得到候選數(shù)據(jù)集，能夠避免因數(shù)據(jù)量級(jí)等差異帶來的運(yùn)算干擾。進(jìn)一步地，基于候選數(shù)據(jù)集構(gòu)建協(xié)方差矩陣，能有效保留原始數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)信息。進(jìn)一步地，基于協(xié)方差矩陣構(gòu)造變換對(duì)稱矩陣并生成變換協(xié)方差矩陣，能夠通過變換對(duì)稱矩陣優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使后續(xù)生成的目標(biāo)逆協(xié)方差矩陣更穩(wěn)定。進(jìn)一步地，采用差分隱私算法對(duì)變換協(xié)方差矩陣添加噪聲，通過添加合理的噪聲保障了數(shù)據(jù)的隱私性和可用性。進(jìn)一步地，對(duì)加噪矩陣進(jìn)行求逆運(yùn)算得到加噪逆矩陣，并依據(jù)其與變換對(duì)稱矩陣得出目標(biāo)逆協(xié)方差矩陣。本申請(qǐng)采用矩陣變換原理，有效克服了現(xiàn)有技術(shù)中直接采用差分隱私加噪聲機(jī)制導(dǎo)致協(xié)方差矩陣逆運(yùn)算不穩(wěn)定、效用低的問題，增強(qiáng)了協(xié)方差矩陣相應(yīng)逆矩陣的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，使其可更好地應(yīng)用于各類涉及協(xié)方差矩陣逆矩陣的相關(guān)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。

9、在一些實(shí)施例，所述基于所述協(xié)方差矩陣構(gòu)造變換對(duì)稱矩陣，并基于所述協(xié)方差矩陣和所述變換對(duì)稱矩陣生成變換協(xié)方差矩陣，包括：

10、基于所述協(xié)方差矩陣、優(yōu)化變量和約束條件構(gòu)造所述變換對(duì)稱矩陣；

11、根據(jù)所述變換對(duì)稱矩陣對(duì)所述協(xié)方差矩陣進(jìn)行變換，得到所述變換協(xié)方差矩陣。

12、在一些實(shí)施例，所述采用差分隱私算法，對(duì)所述變換協(xié)方差矩陣添加噪聲，得到加噪矩陣，包括：

13、根據(jù)變換協(xié)方差矩陣，確定用于添加噪聲的敏感度δ；

14、通過拉普拉斯機(jī)制，根據(jù)所述敏感度δ在所述變換協(xié)方差矩陣上添加噪聲，得到加噪矩陣，所述加噪矩陣滿足ε-差分隱私。

15、在一些實(shí)施例，所述通過拉普拉斯機(jī)制，根據(jù)所述敏感度δ在所述變換協(xié)方差矩陣上添加噪聲，得到加噪矩陣，包括：

16、使用隨機(jī)數(shù)生成器生成服從參數(shù)為δ/ε的拉普拉斯隨機(jī)數(shù)集合；

17、將所述拉普拉斯隨機(jī)數(shù)集合中的隨機(jī)數(shù)元素分配給所述變換協(xié)方差矩陣的每個(gè)元素，得到所述加噪矩陣。

18、在一些實(shí)施例，所述將原始數(shù)據(jù)集歸一化至預(yù)設(shè)數(shù)值區(qū)間，得到候選數(shù)據(jù)集，包括：

19、記原始數(shù)據(jù)集x＝{x_1，…,x_n}，確定所述原始數(shù)據(jù)集中的最大值和最小值，所述最大值為x_max，所述最小值為x_min；

20、將所述原始數(shù)據(jù)集x中的每個(gè)數(shù)據(jù)x_i通過y_i＝(x_i–x_min)/(x_max–x_min)公式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，生成所述候選數(shù)據(jù)集y，所述候選數(shù)據(jù)集y＝{y_1,…,y_n}。

21、在一些實(shí)施例，所述確定所述原始數(shù)據(jù)集中的最大值和最小值，包括：

22、對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集中的每個(gè)原始子集的元素按照從小到大的順序進(jìn)行排序；

23、將排序后的原始子集的第一個(gè)元素作為所述原始子集的最小值，最后一個(gè)元素作為所述原始子集的最大值。

24、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第二方面提供了一種數(shù)據(jù)處理裝置，所述裝置包括：

25、歸一化模塊，用于將原始數(shù)據(jù)集歸一化至預(yù)設(shè)數(shù)值區(qū)間，得到候選數(shù)據(jù)集；

26、構(gòu)建模塊，用于對(duì)所述候選數(shù)據(jù)集進(jìn)行協(xié)方差矩陣構(gòu)建，得到協(xié)方差矩陣；

27、生成模塊，用于基于所述協(xié)方差矩陣構(gòu)造變換對(duì)稱矩陣，并基于所述協(xié)方差矩陣和所述變換對(duì)稱矩陣生成變換協(xié)方差矩陣；

28、加噪模塊，用于采用差分隱私算法，對(duì)所述變換協(xié)方差矩陣添加噪聲，得到加噪矩陣，并對(duì)所述加噪矩陣進(jìn)行求逆運(yùn)算，得到加噪逆矩陣；

29、求逆模塊，用于根據(jù)所述加噪逆矩陣和所述變換對(duì)稱矩陣，得到目標(biāo)逆協(xié)方差矩陣。

30、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括處理器、存儲(chǔ)器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中且被配置為由所述處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

31、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第四方面提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，其中，在所述計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行上述第一方面所述的方法。

32、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例的第五方面提出了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序或計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)程序或所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

技術(shù)特征：

1.一種數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述基于所述協(xié)方差矩陣構(gòu)造變換對(duì)稱矩陣，并基于所述協(xié)方差矩陣和所述變換對(duì)稱矩陣生成變換協(xié)方差矩陣，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述采用差分隱私算法，對(duì)所述變換協(xié)方差矩陣添加噪聲，得到加噪矩陣，包括：

4.如權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述通過拉普拉斯機(jī)制，根據(jù)所述敏感度δ在所述變換協(xié)方差矩陣上添加噪聲，得到加噪矩陣，包括：

5.如權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述將原始數(shù)據(jù)集歸一化至預(yù)設(shè)數(shù)值區(qū)間，得到候選數(shù)據(jù)集，包括：

6.如權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述確定所述原始數(shù)據(jù)集中的最大值和最小值，包括：

7.一種數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，包括：

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器、存儲(chǔ)器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中且被配置為由所述處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理方法。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，其中，在所述計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序或計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)程序或所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述的數(shù)據(jù)處理方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)處理方法和裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，屬于數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將原始數(shù)據(jù)集歸一化至預(yù)設(shè)數(shù)值區(qū)間，得到候選數(shù)據(jù)集；對(duì)候選數(shù)據(jù)集進(jìn)行協(xié)方差矩陣構(gòu)建，得到協(xié)方差矩陣；基于協(xié)方差矩陣構(gòu)造變換對(duì)稱矩陣，并基于協(xié)方差矩陣和變換對(duì)稱矩陣生成變換協(xié)方差矩陣；采用差分隱私算法，對(duì)變換協(xié)方差矩陣添加噪聲，得到加噪矩陣，并對(duì)加噪矩陣進(jìn)行求逆運(yùn)算，得到加噪逆矩陣；根據(jù)加噪逆矩陣和變換對(duì)稱矩陣，得到目標(biāo)逆協(xié)方差矩陣。本申請(qǐng)實(shí)施例能夠提高協(xié)方差矩陣的逆矩陣的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

技術(shù)研發(fā)人員：吳石松,陳柔伊,李晉偉,董召杰,梁壽愚,李軒昂,余煜塬,馮勤宇,林全郴,陳騫,李成,梁凌宇,鄭樺,王鵬凱
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28