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隐私保护的多源数据分析是大数据分析的研究热点,在多方隐私数据中学习分类器具有重要应用。提出两阶段的隐私保护分析器模型,首先在本地使用具有隐私保护性的PATE-T模型对隐私数据训练分类器;然后集合多方分类器,使用迁移学习将集合知识迁移到全局分类器,建立一个准确的、具有差分隐私的全局分类器。该全局分类器