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新手亞馬遜注冊一種保護差分隱私的近似拍賣者收益最大化的雙向頻譜分配方法，包括多個買家，多個賣家以及一個拍賣者，該方法包括以下步驟：根據(jù)干擾距離將互不干擾的買家分為一組，將買家組報價和賣家的要價提交給拍賣者；基于這些報價和要價，拍賣者首先通過第一層指數(shù)機制選出賣家的定價；然后根據(jù)賣家的定價和買家組的報價，通過第二層指數(shù)機制選出買家組的定價；最后根據(jù)賣家和買家組的定價確定獲勝的賣家和買家。所提出的基于差分隱私的雙向頻譜分配方法，實現(xiàn)了拍賣過程中對于買家報價隱私和賣家的要價隱私的保護，同時能夠?qū)崿F(xiàn)近似最大化拍賣者收益，為拍賣者的收益提供了一定的保障。新手亞馬遜注冊本申請公開了用戶信用模型的用戶特征分類方法、用戶信用評估方法及裝置。該用戶信用評估方法包括：接收各用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)；將所述非指定用戶特征集合中各非指定用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)進行非線性處理，根據(jù)所述非線性處理的結(jié)果確定第一數(shù)值；將所述指定用戶特征集合中各指定用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)進行線性映射，根據(jù)所述線性映射的結(jié)果確定第二數(shù)值；通過所述第一數(shù)值和所述第二數(shù)值，確定所述用戶信用模型的輸出值；根據(jù)所述輸出值評估用戶信用。從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中，將全部的特征數(shù)據(jù)通過相同的方式進行處理，導(dǎo)致根據(jù)該處理結(jié)果評估得到的用戶信用與實際偏差較大的問題。

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