买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于kd-tree的隐私保护外包k-means聚类方法、系统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：CN115329859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210949562.5，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于kd-tree的隐私保护外包k-means聚类方法、系统是由柳林;付绍静;邓晏湘;罗玉川;王勇军;赵文涛;罗淞巍设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于kd-tree的隐私保护外包k-means聚类方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于kd‑tree的隐私保护外包k‑means聚类方法、系统，其中方法包括：获取安全最值协议、安全欧式距离协议、安全比较协议、安全聚类协议；用户在明文上基于数据构造kd‑tree，然后进行加性秘密共享分为两份发送给云服务器；两个云服务器获取设定数量的数据簇中心，采用过滤算法，根据所述安全欧式距离协议、安全比较协议、安全最值协议、安全聚类协议和所述kd‑tree，对所述待聚类数据进行聚类。本发明的技术方案，能够在双云服务器上进行高效安全的外包k‑means聚类。

本发明授权一种基于kd-tree的隐私保护外包k-means聚类方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于kd-tree的隐私保护外包k-means聚类方法，其特征在于，包括： 获取安全最值协议、安全欧式距离协议、安全比较协议、安全聚类协议，其中，安全最值协议用于获取特定数据序列中的最小值或最小值；安全欧式距离协议用于计算欧式距离；安全比较协议用于比较特定数据序列中各数据的大小；安全聚类协议用于通过过滤算法，在kd-tree的基础上对特定数据序列进行聚类；其kd-tree的构建交给用户后进行加密发送给双云服务器； 构建所述kd-tree包括： 获取待聚类数据，计算数据所有维度的方差，以方差最大的维度作为参考维度； 根据所述参考维度，找到维度数据的中位数，将数据均匀的划分为两份，并且重复执行上述查找中位数和划分数据的过程，直到数据被划分到给定数量； 其中，构建所述kd-tree的具体方法包括： 将所述待聚类数据作为根节点的集合； 响应于根节点的集合中具有多个待聚类数据，根据安全比较协议获取该根节点集合中待聚类数据在所述参考维度下的中值，将该中值所对应的待聚类数据存储在该根节点中，并将参考维度下大于和小于中值的待聚类数据分别作为该根节点的左子节点的集合和右子节点的集合； 响应于根节点的集合中仅有一个待聚类数据，将该待聚类数据存储在该根节点中； 获取设定数量的数据簇中心，采用过滤算法，根据所述安全欧式距离协议、安全比较协议、安全最值协议、安全聚类协议和所述kd-tree，对所述待聚类数据进行聚类； 其中，所述采用过滤算法对所述待聚类数据进行聚类包括： 从所述kd-tree的根节点开始遍历其各根节点，并根据安全过滤算法对各根节点进行聚类； 响应于聚类成功，停止遍历所述kd-tree； 所述根据安全过滤算法对各根节点进行聚类包括： 获取根节点的集合中各待聚类数据的均值； 根据安全欧式距离协议，计算所述均值与候选簇集合中各数据簇中心之间的欧氏距离，并根据所述安全最值协议得到与所述欧式距离最小的数据簇中心，将该数据簇中心作为第一备选数据簇中心； 将第一备选数据簇中心与候选簇集合中其他簇中心进行比较，若根节点内所有数据相较于其他簇中心均距离第一备选数据簇中心更近，则将其他簇中心从候选簇集合中移除，若候选簇集合中最后仅剩一个簇，则认为该根节点中所有数据均可被划分到第一备选数据簇中心中，不再对子节点进行聚类；否则，传递将当前候选簇集合作为子节点候选簇集合，对子节点进行上述过程，直到所有根节点均被划分成功。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410003 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。