【摘 要】
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随着互联网等信息技术的快速发展,由数据要素构成的数字经济正掀起一阵热潮.它不仅依托于海量数据的收集、存储和分析,还具有快速更新、实时服务的特点.传统的机器学习算法虽在数据分析中具有广泛应用,但它优良的表现依托于完整的数据集和离线的环境.当数据快速更新时,它需耗费大量成本重新进行训练,因此无法满足数字经济背景下现实应用的需求.近年来,随着在线学习的提出和研究,在线学习算法表现出优秀的实时学习本领,弥
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随着互联网等信息技术的快速发展,由数据要素构成的数字经济正掀起一阵热潮.它不仅依托于海量数据的收集、存储和分析,还具有快速更新、实时服务的特点.传统的机器学习算法虽在数据分析中具有广泛应用,但它优良的表现依托于完整的数据集和离线的环境.当数据快速更新时,它需耗费大量成本重新进行训练,因此无法满足数字经济背景下现实应用的需求.近年来,随着在线学习的提出和研究,在线学习算法表现出优秀的实时学习本领,弥补了离线学习无法处理流式数据的缺陷,目前已被广泛应用在搜索推荐等领域中.同时,企业在收集和使用医疗信息、个人偏好等敏感数据时,存在用户隐私泄露的风险.基于上述两点,本学位论文聚焦于在线Logistic回归及其隐私保护的研究.具体地,包括以下两个部分:（1）针对如何快速高效地对大批量流式数据进行在线学习,我们开展在线Logistic-SCAD回归的研究,提出了带有SCAD惩罚的在线Logistic回归算法.通过在线梯度下降法和截断梯度法的结合,实现算法的有效性和稀疏性.进一步,给出了算法的Regret界估计,从理论上证明算法的有效性.并通过实验表明,与其余两种在线稀疏算法相比,本文所提算法具有更优的预测分类能力.（2）针对如何降低在线学习过程中隐私泄露的风险,我们基于差分隐私技术开展在线Logistic-SCAD回归的研究,提出了DP-OGDT算法.通过对梯度添加高斯噪声进行随机扰动,实现数据的隐私保护.通过在线学习的理论性质,给出了算法的期望Regret界,证明了所提算法具有良好的理论性质.最终通过实验,表明了不同隐私预算下DP-OGDT算法的可用性.
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