建立基于差分隐私的贝叶斯网络,使得结构化数据同时兼备隐私性与效用性 1)对原始d维数据集预处理:运用二分k均值算法对连续型数据离散化 2)设置差分隐私预算epsilon1,使用指数机制来构造k度的贝叶斯网络N,并输出d对AP的概率分布 3)设置差分隐私运算epsilon2,在d对AP对的概率分布中加入拉普拉斯噪声 4)生成具有噪声的近似AP对概率分布 5)从具有噪声的概率分布中采样,生成发布数据集 6)通过α-边际分布和SVM分类器评估新生成的数据集的隐私性和效用性。