[发明专利]一种高效隐私的外包k均值聚类方法有效
| 申请号： | 202110224926.9 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN113114454B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 赖俊祚;李娜;李鹏;李燕玲 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | H04L9/06 | 分类号： | H04L9/06;H04L9/08;H04L9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高效隐私的外包k均值聚类方法，包括以下步骤：获取用户和服务器，通过服务器生成和分发密钥，用于加密数据；获取样本数据集并进行预处理，得到预处理后的密文数据集，预处理包括创建哈希表、加密数据集；对预处理后的密文数据集进行基于剪枝策略且保护隐私的k均值聚类操作，基于剪枝策略且保护隐私的k均值聚类操作完成后，服务器在新的聚类中心上进行新一轮的聚类，直到聚类后的位图矩阵不再变化，则停止聚类；聚类结束后，用户通过密钥解密聚类结果；本发明使用了基于局部敏感哈希函数的剪枝策略从而减少了聚类过程中不必要的计算；不仅支持多用户的外包聚类，而且显著提高了聚类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高效 隐私 外包 均值 方法 | ||
【主权项】：
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