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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利一种安全多方的联邦近似kNN查询方法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：CN116305272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310258416.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种安全多方的联邦近似kNN查询方法是由童咏昕;张凯宁;李书缘;徐毅;许可设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种安全多方的联邦近似kNN查询方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种安全多方的联邦近似kNN查询方法，属于联邦计算领域；首先，用户提出包括查询位置lq和查询对象个数k的请求；n个数据拥有方组成空间数据联邦执行；然后，每个数据拥有方分别建立各自的被采纳对象集合Adseti和未被采纳对象集合Unadseti，并执行轮数迭代，每次迭代都是各数据拥有方从各自的Unadseti中找到距离lq最近的第kW个对象，计算分布面积和对查询结果的贡献比例，以及被采纳对象个数，直至达到W次，得到各方最终的被采纳对象集合；在保护数据拥有方的数据的前提下，利用基于安全多方计算技术进行安全集合求并操作，空间数据联邦将求并结果返回给服务端，服务端将其返回给用户，得到本次联邦近似kNN查询的最终结果；本发明的运行效率更高。

本发明授权一种安全多方的联邦近似kNN查询方法在权利要求书中公布了：1.一种安全多方的联邦近似kNN查询方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、用户向服务器提出查询请求q＝lq，k；其中lq是查询位置坐标，k是本次查询需要返回的对象个数；步骤二、服务器将查询请求q发送给空间数据联邦，空间数据联邦中n个数据拥有方S1，S2，...，Si，...Sn基于各自的本地数据D1，D2，...，Dn执行查询请求g，并将结果按与lq的距离升序排列得到本地kNNnn1，nn2，...，nnn；步骤三、每个数据拥有方分别建立各自的被采纳对象集合和未被采纳对象集合，并初始化，同时设定运行轮数W；对于数据拥有方Si建立被采纳对象集合Adseti和未被采纳对象集合Unadseti；初始化Unadseti为本地kNNnni，Adseti为空集；步骤四、当轮数W＝1时，设定每个数据拥有方从各自的未被采纳对象集合中找到距离lq最近的第kW个对象，计算各数据拥有方的分布面积；步骤五、在保护数据拥有方的数据的前提下，利用安全多方计算技术，对所有数据拥有方的分布面积的倒数进行的安全求和：sum＝1area1+1area2+…1areai+…+1arean；areai为数据拥有方Si前kW个对象的分布面积；步骤六、逐个遍历各数据拥有方，分别利用各自的分布面积，计算对查询结果的贡献比例；数据拥有方Si的贡献比例为：步骤七、各数据拥有方利用贡献比例，计算被采纳对象个数；数据拥有方Si的被采纳对象个数numi计算公式为：numi＝ratei×kW；步骤八、各数据拥有方利用各自被采纳对象的个数，计算距lq最近的第numi个对象与位置坐标lq的距离并缓存；针对数据拥有方Si中第numi个被采纳对象Unadseti[numi-1]与位置坐标lq的距离r′i为：r′i＝disUnadseti[numi-1]，lq；步骤九、各数据拥有方，按照被采纳对象的个数从未被采纳对象集合中依次取出各对象，加入被采纳对象集合中；数据拥有方Si从未被采纳对象集合Unadseti中选择前numi对象，加入被采纳对象集合Adseti中：Unadseti＝Unadseti-Unadseti[0：numi]Adseti＝Adseti∪Unadseti[0：numi]；步骤十、当轮数W≥2时，每个数据拥有方从各自剩余的未被采纳对象集合中，找到距离lq最近的第kW个对象，再次计算各数据拥有方的分布面积；步骤十一、返回步骤五，直至达到预设的运行轮数W次，得到各数据拥有方对应的最终的被采纳对象集合；步骤十二、利用基于安全多方计算技术的安全集合求并操作，在保护数据拥有方的数据的前提下计算res＝Adset1∪Adset2∪…∪Adsetn；步骤十三、空间数据联邦将res返回给服务端，服务端将res返回给用户，res即为本次联邦近似kNN查询的最终结果。

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