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    广西11选5开奖结果查询: 一种隐私?;さ拇笫萃萍龇椒跋低?pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510557435.0

    申请日:

    2015.09.02

    公开号:

    CN105138664A

    公开日:

    2015.12.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20150902|||公开
    IPC分类号: G06F17/30; G06F21/62(2013.01)I 主分类号: G06F17/30
    申请人: 中国地质大学(武汉)
    发明人: 任伟; 周金
    地址: 430074湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
    优先权:
    专利代理机构: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司42102 代理人: 许美红
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510557435.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2019.03.22|||2016.01.06|||2015.12.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种隐私?;さ拇笫萃萍龇椒跋低?,其中,该方法包括以下步骤:获取用户行为数据,在大数据处理端对用户行为数据进行匿名化处理;对匿名化处理后的用户行为数据的属性进行统计,建立统计属性行为表,该表的每一项属性表示用户的一项个人信息,并将每一项属性的统计结果,转换为一个枚举值;查找相似用户行为,根据两个用户行为数据的枚举值,计算两个用户行为的相似度,比较相似度数值与相应阈值,根据比较结果生成推荐信息。本发明可以?;び没У囊?,且不需要加密,方便快捷,计算量小,容易实现。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种隐私?;さ拇笫萃萍龇椒?,其特征在于,包括以下步骤:
    S1、获取用户行为数据,在大数据处理端对用户行为数据进行匿名化处理;
    S2、对匿名化处理后的用户行为数据的属性进行统计,建立统计属性行为表,该表的每一项属性表示用户的一项个人信息,并将每一项属性的统计结果,转换为一个枚举值;
    S3、查找相似用户行为,根据两个用户行为数据的枚举值,计算两个用户行为的相似度,比较相似度数值与相应阈值,根据比较结果生成推荐信息。

    2.  根据权利要求1所述的隐私?;さ拇笫萃萍龇椒?,其特征在于,步骤S2中将用户行为数据转换为枚举值的过程具体包括:
    对匿名化处理后的用户行为数据的属性进行统计,建立统计属性行为表,其中,该属性行为表包括性别、年龄、职业、消费水平/收入水平、学历和关注品类;
    不同的性别、年龄段、职业、消费水平/收入水平、学历和关注品类,用不同的枚举值表示。

    3.  根据权利要求1所述的隐私?;さ拇笫萃萍龇椒?,其特征在于,步骤S2中的属性枚举值为二进制表示的归一化离散枚举值。

    4.  根据权利要求1所述的隐私?;さ拇笫萃萍龇椒?,其特征在于,步骤S1中匿名化处理方法具体包括:删除用户行为数据中的隐私敏感字段并替换隐私敏感字段。

    5.  根据权利要求1所述的隐私?;さ拇笫萃萍龇椒?,其特征在于,步骤S3中相似度的计算方法为:
    计算统计属性枚举值二进制的低w位的k次方差,其中w=t*|Pi|,t取值为1/2或3/4,|Pi|为用户属性数组Pi的长度,k取值为2或4,若要求近似度高,则k取4,否则取2;
    或者,直接计算统计属性枚举值的海明距离。

    6.  一种隐私?;さ拇笫萃萍鱿低?,其特征在于,包括:
    匿名化处理单元,用于获取用户行为数据,在大数据处理端对用户行为数据进行匿名化处理;
    属性枚举值计算单元,对匿名化处理后的用户行为数据的属性进行统计,建立统计属性行为表,该表的每一项属性表示用户的一项个人信息,并将每一项属性的统计结果,转换为一个枚举值;
    用户推荐单元,查找相似用户行为,根据两个用户行为数据的枚举值,计算两个用户行为的相似度,比较相似度数值与相应阈值,根据比较结果生成推荐信息。

    7.  根据权利要求6所述的一种隐私?;さ拇笫萃萍鱿低?,其特征在于,所述属性枚举值计算单元中将用户行为数据转换为枚举值的过程具体包括:对匿名化处理后的用户行为数据的属性进行统计,建立统计属性行为表,其中,该属性行为表包括性别、年龄、职业、消费水平/收入水平、学历和关注品类;
    不同的性别、年龄段、职业、消费水平/收入水平、学历和关注品类,用不同的枚举值表示。

    8.  根据权利要求6所述的一种隐私?;さ拇笫萃萍鱿低?,其特征在于,所述属性枚举值计算单元中的属性枚举值为二进制表示的归一化离散枚举值。

    9.  根据权利要求6所述的一种隐私?;さ拇笫萃萍鱿低?,其特征在于,所述匿名化处理单元中匿名化处理方法具体包括:删除用户行为数据中的隐私敏感字段并替换隐私敏感字段。

    10.  根据权利要求6所述的一种隐私?;さ拇笫萃萍鱿低?,其特征在于,所述用户推荐单元中相似度的计算方法具体包括:
    计算统计属性枚举值二进制的低w位的k次方差,其中w=t*|Pi|,t取值为1/2或3/4,|Pi|为用户属性数组Pi的长度,k取值为2或4,若要求近似度高,则k取4,否则取2;
    或者,直接计算统计属性枚举值的海明距离。

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