| 题名 | 一种敏感数据调查分析方法、存储介质及设备 |
| 发明人 | |
| 第一发明人 | 田国梁
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| 申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号
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| 当前申请人 | 南方科技大学
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| 当前申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 当前第一申请人 | 南方科技大学
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| 当前第一申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 申请号 | CN202011539698.6
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| 申请日期 | 2020-12-23
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| 公开(公告)号 | CN113468477B
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| 公开日期 | 2023-11-24
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| 授权日期 | 2023-11-24
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| 专利状态 | 授权
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| 法律状态日期 | 2023-11-24
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| 专利类型 | 授权发明
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| 学校署名 | 第一
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| 摘要 | 本发明公开了一种敏感数据调查分析方法、存储介质及设备，方法包括步骤：根据变体平行模型收集受访者的二分类敏感特征的隐含信息以及非敏感个体信息，并整理形成敏感问题调查数据集；根据所述敏感问题调查数据集构建隐藏式logit变体平行回归模型，并通过EM‑NR方法得到非敏感指标变量与敏感特征之间的关系；在所述隐藏式logit变体平行回归模型的框架下构建混淆变量的判定准则以及变量筛选准则，找到最优预测模型，根据最优预测模型对敏感特征总体情况进行预测以及指导防控调整措施。本发明丰富和发展了现有的敏感数据调查分析的理论和应用，为决策者以及长期从事医疗卫生、疾病防控、社会心理学研究的工作者提供有益的对策建议。 |
| 其他摘要 | 本发明公开了一种敏感数据调查分析方法、存储介质及设备，方法包括步骤：根据变体平行模型收集受访者的二分类敏感特征的隐含信息以及非敏感个体信息，并整理形成敏感问题调查数据集；根据所述敏感问题调查数据集构建隐藏式logit变体平行回归模型，并通过EM‑NR方法得到非敏感指标变量与敏感特征之间的关系；在所述隐藏式logit变体平行回归模型的框架下构建混淆变量的判定准则以及变量筛选准则，找到最优预测模型，根据最优预测模型对敏感特征总体情况进行预测以及指导防控调整措施。本发明丰富和发展了现有的敏感数据调查分析的理论和应用，为决策者以及长期从事医疗卫生、疾病防控、社会心理学研究的工作者提供有益的对策建议。 |
| CPC分类号 | G06F17/18
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| IPC 分类号 | G06F17/18
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| INPADOC 法律状态 | （+PATENT GRANT）[2023-11-24][CN]
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| INPADOC 同族专利数量 | 1
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| 扩展同族专利数量 | 1
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| 优先权日 | 2020-12-23
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| 专利代理人 | 徐凯凯
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| 代理机构 | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
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| 相关链接 | [来源记录] |
| 来源库 | PatSnap
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| 成果类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/639390 |
| 专题 | 理学院_统计与数据科学系 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 |
田国梁,刘寅. 一种敏感数据调查分析方法、存储介质及设备[P]. 2023-11-24.
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| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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