最近，已经开发了数据协作（DC）分析，以跨多个机构跨多个机构提供隐私的综合分析。 DC分析集中了单独构建的维度减少中间表示形式，并通过协作表示实现集成分析，而无需共享原始数据。为了构建协作表示形式，每个机构都会生成并共享一个可共享的锚数据集并集中其中间表示。尽管随机锚数据集对DC分析的功能很好，但使用其分布与RAW数据集的分布接近的锚数据集有望改善识别性能，尤其是对于可解释的DC分析。基于合成少数群体过度采样技术（SMOTE）的扩展，本研究提出了一种锚数据构建技术，以提高识别性能，而不会增加数据泄漏的风险。数值结果证明了所提出的基于SMOTE方法的效率比人工和现实世界数据集的现有锚数据构建体的效率。具体而言，所提出的方法在收入数据集的现有方法上分别实现了9个百分点和38个百分点的性能改进。提出的方法提供了SMOTE的另一种用途，而不是用于不平衡的数据分类，而是用于隐私保护集成分析的关键技术。
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