专利名称：一种具有隐私保护的可验证多方k-means联邦学习方法      申请号：2020114538528     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：大数据挖掘 聚类算法 云服务器数据安全加密   相似专利 发布日：2025/06/23  
摘要： 本发明涉及一种具有隐私保护的可验证多方k‑means联邦学习方法，属于数据挖掘技术领域。数据水平分布在多用户上，每个用户将各自的数据加密上传至云服务器；云服务器随机挑选初始聚心，利用安全乘法协议和安全距离计算协议计算数据和初始聚心的欧几里得距离的平方；云服务器利用安全位分解协议和安全比较协议进行距离比较，并对数据进行划分；各用户利用秘密共享协议更新聚类中心，加密后上传至云服务器；云服务器计算新聚类中心和原聚类中心的距离，如果小于阈值，则结束聚类操作，否则更新聚类中心进行下一次迭代。

专利名称：纵向联邦k-Means隐私保护方法、装置及电子设备      申请号：2021104719771     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：大数据挖掘 聚类算法 云服务器数据安全加密   相似专利 发布日：2025/06/23  
摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，涉及一种纵向联邦k‑Means隐私保护方法、装置及电子设备；所述方法包括参与者对样本数据加密并上传至云服务器；云服务器随机选取出聚类中心，利用安全乘法协议计算出参与者的子距离差发送给参与者；参与者将收到的子距离差划分份额分发，计算自身持有和收到的份额之和发送给云服务器；云服务器将样本划分到距离最近的聚类中心所在的聚类中；按照聚类结果计算出每个聚类中所有样本的每个特征之和，更新聚类中心；直至聚类中心不发生变化或者变化很小，云服务器将聚类结果返回给参与者；本发明充分保护了参与者的数据隐私，并且本发明不向参与者泄露新的聚类中心，能够抵抗合谋攻击从而具有更高的安全性。

专利名称：基于多模态的冷链配载用户画像标签抽取方法及装置      申请号：2021114710167     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：大数据挖掘   相似专利 发布日：2025/07/28  
摘要： 本发明公开了一种基于多模态的冷链配载用户画像标签抽取方法及装置，将带标签的文本集作为BERT模型的输入，并利用长短期记忆网络进一步提取特征；使用YOLO提取图片特征，将提取的双模态特征使用激活函数tanh与其他模态嵌入的关联表示进行补充，并将补充过后的双模态特征向量进行拼接，将其与双模态条件向量进行矩阵相乘，结果作为Softmax函数输入得到双模态交互注意力矩阵；将双模态交互注意力矩阵与被补充过的双模态特征拼接，将其作为全连接层的输入得到模态间交互特征和模态内部特征，最后输入至Softmax进行分类。本发明利用多模态特征融合算法对不同模态的用户特征合并融合，建立起不同模态间的交互关系，减少了抽取的噪声。

专利名称：一种基于图聚类的高维文本数据特征选择方法      申请号：2016109917195     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：大数据挖掘 文本分类 文档数据   相似专利 发布日：2025/09/22  

应用场景：文本分类;信息检索;舆情监控;推荐系统;生物信息学中的基因序列分析;金融风控中的风险预测;医疗健康领域的病历数据分析

专利名称：一种在大数据挖掘中传感器采集非结构化数据的方法      申请号：2015107726396     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：云计算 大数据 传感器 数据服务 采 大数据挖掘   相似专利 发布日：2022/12/16  
摘要： 本发明公开了一种在大数据挖掘中传感器采集非结构化数据的方法，包括：提供微控制器，第一类传感器和第二类传感器，数据采集设备采用微控制器处理第一类传感器和/或第二类传感器采集到的数据，提供本地存储、数据中心，存储非结构化数据和/或结构化数据；第一类传感器采集非结构化数据，第二类传感器在特定触发条件下采集结构化数据；结构化数据的数据结构为记录，每一条记录包括采集的数据，或/和系统对该数据采集设备做出的响应和相应时间戳的结构化数据；通过搜索匹配数据采集设备中的第二类传感器采集的结构化数据记录，得到相应的时间戳；按照时间戳直接调出由第一类传感器采集到的非结构化数据中拥有相同时间戳的数据。