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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种全域个性化的本地差分隐私均值估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116186766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310025819.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种全域个性化的本地差分隐私均值估计方法是由戴士博;朱友文设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全域个性化的本地差分隐私均值估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全域个性化的本地差分隐私均值估计方法，该方法包括对个性化隐私效用优化本地差分隐私模型进行了定义，接着提供一种新的数据扰动机制。服务器根据自身提前公开的分段数及隐私预算函数，计算个性化隐私预算矩阵。每个用户报告单个数据值，用户端根据分段数，将真实值离散到分段后的端点上，并根据个性化隐私预算矩阵，将一次离散后的端点值进行二次扰动后提交。服务器端收集全部的提交值后，采用相应的求解方案对数据均值进行估计。本发明将单一隐私预算的本地差分隐私扩展到个性化隐私领域，可用于数据的均值估计，进一步扩大了之后的应用范围。

本发明授权一种全域个性化的本地差分隐私均值估计方法在权利要求书中公布了：1.一种全域个性化的本地差分隐私均值估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设置服务器端的取值，由服务端公开方案的隐私预算函数和总分段数，并将生成1个端点按照顺序从小到大依次设置为； S2、每个用户会提交一个数，记为真实值，其中，L和U为定义域，随后用户端将真实值离散化到步骤S1中定义的个端点上，考虑到任何处于非端点值上的真实值必定是处于区间内，将每一个真实值都离散到它们所处分段的两个端点上，对于处在端点值上的真实值则保持不变，将真实值映射为，其中的值域为，映射到的两个取值上,概率如下： 其中，； S3、服务器端根据公开的隐私预算函数和总分段数，生成各个端点的隐私预算，以此来满足个性化差异隐私，对于任意端点值，其变化之前可能是区间中的任意值，为满足MinID-LDP的定义，选取； 函数为步骤S1中公开的隐私预算函数，作为任意端点值的隐私预算值，生成隐私预算集合，其中特殊值和分别为： S4、服务器端根据设定的隐私预算集合和分段数总分段数，计算概率扰动矩阵； S5、用户根据服务器计算的矩阵，对步骤S2中生成的，进行二次扰动，生成后提交服务器，服务器端根据提交的，对数据的均值进行估计。

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