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公开(公告)号：CN109739585B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201811632271.3
申请日：2018-12-29
申请人： 广西交通科学研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法，涉及轨迹大数据挖掘技术领域，解决的技术问题是如何对海量轨迹数据进行快速聚类以及发现城市热门区域的交通拥堵源，包括如下步骤：（一）对海量数据的预处理，包括补全轨迹点间的误差以及消除一定区域内一段时间的轨迹点冗余；（二）采用网格‑均值聚类算法聚类得到目标多个数据样本；（三）采用邻域最大密度网格聚类算法，聚类得到城市热门交通路网模型；（四）采用邻域密度差算法，计算出相邻网格密度差，得到交通拥堵源，并将得到的结果保存在spark内存中。本发明能够对海量数据快速聚类,得到城市交通路网模型,实现了交通拥堵源区域的快速发现。
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公开(公告)号：CN109739585A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811632271.3
申请日：2018-12-29
申请人： 广西交通科学研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法，涉及轨迹大数据挖掘技术领域，解决的技术问题是如何对海量轨迹数据进行快速聚类以及发现城市热门区域的交通拥堵源，包括如下步骤：（一）对海量数据的预处理，包括补全轨迹点间的误差以及消除一定区域内一段时间的轨迹点冗余；（二）采用网格-均值聚类算法聚类得到目标多个数据样本；（三）采用邻域最大密度网格聚类算法，聚类得到城市热门交通路网模型；（四）采用邻域密度差算法，计算出相邻网格密度差，得到交通拥堵源，并将得到的结果保存在spark内存中。本发明能够对海量数据快速聚类,得到城市交通路网模型,实现了交通拥堵源区域的快速发现。
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公开(公告)号：CN111241583B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010033257.2
申请日：2020-01-13
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/2458 , G06F16/28
摘要： 本发明公开了一种可穿戴设备分类属性个性化本地差分隐私保护方法及系统，所述系统是基于不可信的第三方数据存取服务端，在系统初始化阶段，可认证授权机构将整体隐私预算发送给可穿戴设备端，同时为可穿戴设备端和第三方数据存取服务端提供对称加密和对称解密服务，可穿戴设备端通过可认证授权机构和第三方数据存取服务端完成数据上传，敏感数据使用方发起数据查询请求，第三方数据存取服务端接收该查询请求并进行响应。本发明为可穿戴设备提供个性化隐私需求的同时降低通信代价，同时让任何第三方数据存取服务端在不知道可穿戴设备隐私数据的情况下获得分类属性的频数估计，从而实现了高可用性、低通信代价和个性化的多维数据隐私保护。
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公开(公告)号：CN111241583A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010033257.2
申请日：2020-01-13
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/2458 , G06F16/28
摘要： 本发明公开了一种可穿戴设备分类属性个性化本地差分隐私保护方法及系统，所述系统是基于不可信的第三方数据存取服务端，在系统初始化阶段，可认证授权机构将整体隐私预算发送给可穿戴设备端，同时为可穿戴设备端和第三方数据存取服务端提供对称加密和对称解密服务，可穿戴设备端通过可认证授权机构和第三方数据存取服务端完成数据上传，敏感数据使用方发起数据查询请求，第三方数据存取服务端接收该查询请求并进行响应。本发明为可穿戴设备提供个性化隐私需求的同时降低通信代价，同时让任何第三方数据存取服务端在不知道可穿戴设备隐私数据的情况下获得分类属性的频数估计，从而实现了高可用性、低通信代价和个性化的多维数据隐私保护。
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