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为了确保复杂式网络用户隐私数据多层分类存储的完整性和有效性,针对当前方法数据存储的不完整和数据存储时间长的问题,提出基于贝叶斯的复杂式网络用户隐私数据多层分类存储方法。为了提升用户隐私数据多层分类存储的效果,通过对用户隐私数据权重的计算建立数据多层分类存储模型,在此基础上,分析用户隐私数据的特征向量和数据类别向量的联合分布情况,根据分布结果和概率分类器计算用户隐私数据的条件概率分布,并分析数据的对数似然概率,得到用户隐私的训练数据和测试数据,对数据类别展开预测,完成用户隐私数据的多层分类,利用数据文