1.一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：

1)用户端对待上传数据文件计算信息熵，进行核心数据提取与储存；

2)将非核心数据上传至边缘端并构建隐式检索索引；

3)在边缘端进行系统参数预设，将非核心数据进行结构隐藏与再划分，得到公有部分数据和私有部分数据；

4)将公有部分数据加密后上传至云端，云端储存加密的公有部分数据；

5)用户端以关键词发起检索申请，边缘端根据关键词和隐式检索索引生成检索令牌，云端获取检索令牌后进行关键词匹配检索，将检索结果返回至边缘端，边缘端再将检索结果返回至用户端。

2.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：所述参数预设是为加密算法设置密钥参数。

3.如权利要求2所述的一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：所述密钥参数包括两组密钥对，其中一组密钥对为采用对称密钥加密原理构建参数预设算法生成，另一组密钥对采用公钥加密原理构建参数预设算法生成。

4.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：结合隐式链接技术构建数据检索索引。

5.如权利要求1所述的一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：所述结构隐藏与再划分具体包括关键词提取、数据内容结构建立、隐藏结构与再划分。

6.如权利要求2所述的一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：所述公有部分数据加密包括利用所述两组密钥对实现三次加密。

7.如权利要求6所述的一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：一组密钥对为{κp,κs}，另一组密钥对为{κ'p,κ's}；所述三次加密包括以公钥κp和关键词为输入形成加密字段，再以另一公钥κ'p为输入生成加密字段，最后以私钥κs为输入生成加密字段，所述用户端保存有私钥对{κs,κ's}。

8.如权利要求7所述的一种基于边缘计算的大数据隐私化检索方法，其特征在于：在步骤5)中，本地端根据私钥对{κs,κ's}对检索结果进行解密解码运算以恢复数据。