恭喜河海大学;中国水利水电科学研究院赵连成获国家专利权
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龙图腾网恭喜河海大学;中国水利水电科学研究院申请的专利一种基于改进的K-Medoids聚类的假位置生成方法及装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114925296B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210684420.0,技术领域涉及:G06F16/9537;该发明授权一种基于改进的K-Medoids聚类的假位置生成方法及装置是由赵连成;吕鑫;叶茂;高晟凯;李鑫;曾涛;王鑫元;徐振楠设计研发完成,并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进的K-Medoids聚类的假位置生成方法及装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于改进的K‑Medoids聚类的假位置生成方法及装置,该方法包括对历史查询数据预处理,生成时间序列数据;利用改进的K‑Medoids聚类算法对时间进行划分;计算查询概率;选择对应时间段查询概率近似的假位置构建匿名集,并发起位置服务查询;服务提供商返回查询结果七个步骤。本发明从历史信息中挖掘出不同时间段内的位置服务请求规律,实现了时间段的合理划分,通过动态选择对应时间段且查询概率近似的假位置实现k匿名,有效抵御掌握对历史数据具有挖掘能力的恶意攻击者,提高了用户位置隐私的安全性。
本发明授权一种基于改进的K-Medoids聚类的假位置生成方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于改进的K-Medoids聚类的假位置生成方法,其特征在于,包括:获取位置服务提供商历史查询信息并进行预处理,计算各时间点的历史查询概率,构成一组时间序列数据;以及,将地图进行网格划分;基于时间序列数据将时间划分为若干个不相交的时间段;根据当前查询时间及划分的时间段,得到当前所属时间段;以及,根据当前位置坐标及划分的网格,得到当前所属网格;获取当前所属网格在当前所属时间段内的历史查询概率,及当前所属网格在整体时间内的历史查询概率;基于所获取的历史查询概率,在剩余网格中选择k-1个假位置,与当前所属网格构成满足k匿名的位置匿名集,生成包含用户ID、当前查询时间、位置匿名集和查询内容的请求信息;所述基于时间序列数据将时间划分为若干个不相交的时间段,包括:从时间序列数据Data中随机选择c个数据点按时间升序排序,作为初始的簇心;计算时间序列数据中各数据点与上一个数据点所属簇的簇心、下一个簇的簇心的距离,将数据点划分为距离较近的簇,如下:计算第一个数据点point0到第一个簇的簇心center0、最后一个簇的簇心关于x=0的虚点centerc-1的欧氏距离dis0,center,将该数据点point0划分给欧氏距离最小的簇心所在的簇: 其中,center表示所划分的欧氏距离最小的簇心,center=center0或centerc-1,point0.t和point0.p分别指第0个数据点的时间和历史查询概率,center.t和center.p分别表示簇心center的时间和历史查询概率;按顺序遍历所有数据点,计算数据点pointj到上一个数据点pointj-1所在簇的簇心下一个簇clusteri+1的簇心centeri+1的欧氏距离,将该数据点pointj划分给欧氏距离最小的簇,如下: 条件1:当上一个数据点所在簇为最后一个簇clusterc-1且数据点pointj的时间特征在时间序列T=<t0,t1,...,ti,...,tsize-1>的首部时,额外计算数据点pointj到上一个数据点所在簇的簇心centeri关于x=0对称的簇心镜像点centeri'的欧氏距离;条件2:当下一个簇的簇心为第一个簇cluster0且数据点pointj的时间特征在时间序列T的尾部时,额外计算数据点pointj到下一个簇的簇心centeri+1关于x=size对称的虚点centeri+1'的欧氏距离;其中,dismin表示最小欧氏距离,dispointj,centeri表示数据点pointj到上一个数据点所在簇心centeri之间的欧氏距离,dispointj,centeri+1表示数据点pointj到下一个簇的簇心centeri+1之间的欧氏距离,dispointj,centeri'表示数据点pointj到上一个数据点所在簇心centeri关于x=0对称的簇心镜像点centeri'的欧氏距离,dispointj,centeri+1'表示数据点pointj到下一个簇的簇心centeri+1关于x=size对称的虚点centeri+1'的欧氏距离,上标i表示簇编号,下标j表示数据点编号;根据划分结果,分别计算簇内各数据点与簇内其余所有数据点的曼哈顿距离,并计算绝对误差,构成误差矩阵,包括:绝对误差计算如下: 其中,AbsoluteError表示绝对误差,ti指当前数据点pointi的时间数据,tj指簇内其他数据点pointj的时间数据,pi指当前数据点pointi的历史查询概率,pj指簇内其他数据点pointj的历史查询概率;选出绝对误差最小的数据点作为簇心,并将旧簇的簇心集合与新簇的簇心集合的差作为误差矩阵Metricerror;循环进行簇划分,直到误差矩阵各元素的绝对值等于0或者迭代次数超过预设的迭代阈值;计算每个簇的时间特征区间长度maxSetipoint.t-minSetipoint.t,i∈[0,c-1],即时间段所有的时间段构成的时间段集合表示为:Setipoint.t表示簇clusteri内的所有数据点的时间数据集合。
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