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公开(公告)号：CN120012153A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510089249.2
申请日：2025-01-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，公开了一种基于网格编码的隐私保护密接轨迹挖掘方法，包括对象轨迹安全预处理和隐私保护密接轨迹查询两个阶段，在对象轨迹安全预处理阶段，对象轨迹进行网格编码处理得到对象轨迹安全编码，并对对象轨迹进行加密处理；在隐私保护密接轨迹查询阶段，对查询轨迹进行相同的网格编码处理，得到查询轨迹安全编码，根据密接判定条件，基于对象轨迹安全编码进行轨迹挖掘，最终得到密接轨迹挖掘结果集。该方法在保证隐私安全的前提下，可兼容多种场景和需求，实现一种高效、可靠的密接轨迹挖掘。
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公开(公告)号：CN119322946A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411468082.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F16/29
Abstract: 本发明属于空间数据集样例搜索领域，公开了一种基于卷积与池化的空间数据集相似度计算方法，该方法包括(1)数据集特征图生成阶段：对空间数据集仓库建立网格坐标系，统计二维坐标数量生成特征图；(2)卷积与池化阶段：利用高斯平滑卷积核平滑特征图，提取特征图结构特征，再通过池化窗口选最大值生成池化特征图；(3)相似度计算阶段：将最终的特征图展平为特征向量并归一化处理，计算相对余弦相似量，得到数据集之间的相似度。本发明处理了具有复杂结构的空间数据集相似度问题，有效提取了数据集主要特征并减小了计算规模，兼顾准确性和效率，高效处理大规模具有复杂结构的空间数据集，并准确反应数据集间的相似性。
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公开(公告)号：CN118916357A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410969996.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于网格相关度的空间数据集范围排序搜索方法，包括数据处理阶段，首先对空间数据库进行数据处理，构建全局空间区域，并将其划分为大小相等的网格，统计空间数据库的信息，准备用于相关度计算和索引构建的参数和集合，使用这些参数和集合生成网格相关度集合，最后，构建非空网格与关联空间数据集的映射索引，查询处理阶段，首先根据最小化搜索网格集合，然后根据搜索网格集合通过映射索引获取每个空间数据集和搜索范围的相关度，最后，选取相关度最高的k个数据集作为查询结果。本发明查询方案结构简单，易于实现和应用。
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公开(公告)号：CN114490818B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210092565.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26
Abstract: 本发明提供了一种面向移动对象的多源传染事件发掘方法。首先将初始传染源对象按照多源传染事件三元组Eobj＝(Sobj,obj,ts)的形式加入挖掘结果集合R，同时将obj加入传染源集合S。步骤为：选择轨迹数据时间点集合T中的第一个时间点t，并清空临时传染源集合St；对移动对象集合O中的每一个尚未被感染的对象oi进行分析，更新oi在t时刻的候选传染源集合C[i][t]。并根据C[i][t]的状态，判断是否发生多源传染事件；若发生，则求取传染源集合Soi，并构造新的多源传染事件(Soi,oi,t)加入R，同时将oi加入临时St；将St加入S；选择下一个时间点进行处理，直到T中的时间点都被处理完，R即为确定的多源传染模式挖掘结果。本发明采用滑动窗口机制，能够挖掘更多潜在的传染事件。
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公开(公告)号：CN118861119A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410796466.0
申请日：2024-06-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于联盟链与多路查找树的充电桩搜寻方法及系统，属于区块链及数据检索技术领域。方法包括：充电桩拥有者向区块链节点提交事务以及充电桩的位置信息，区块链节点将事务上传至区块链并更新多路查找树；充电者向区块链节点提交查询请求，区块链节点收到请求后遍历检索多路查找树，向充电者返回符合充电要求的可用充电桩集合；充电完成后，充电者向区块链节点提交处理交易的请求，区块链节点修改多路查找树的特定节点的可用性属性值。本方法基于联盟链与多路查找树搜寻可用的充电桩，使得用户能够快速、便捷地寻找可用的充电桩，降低了查询时间，节省了器材成本，提高了用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118821205A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410789254.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于混合差分隐私的区域计数查询方法及系统，属于数据安全技术领域。方法包括：用户根据自身所在位置、所在的子区域大小以及隐私预算计算扰动参数，根据所述扰动参数，将扰动后的位置信息上传到用户所在子区域对应的分位置收集中心；分位置收集中心统计自己管辖子区域内的用户数量并进行扰动保护，将所述扰动后的子区域计数值上传到总位置收集中心；总位置收集中心对各分位置收集中心上传的扰动后的子区域计数值进行合法性检查和修正，向外提供区域计数查询服务。本方法保护了用户的位置隐私，提高了查询结果的精度，能够向查询用户提供较高精度的区域计数查询服务。
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公开(公告)号：CN118114302A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410264567.3
申请日：2024-03-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/9537 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于信息检索和模式挖掘领域，公开了一种基于轨迹编码的隐私保护密接对象检测方法，分为数据加密上传和检测处理两个阶段，在数据加密上传阶段，数据拥有者将移动对象的轨迹数据向量化并进行编码加密，然后将加密轨迹数据上传存储至云服务器；在检测处理阶段，查询用户通过与数据拥有者共享的密钥，生成密接对象检测陷门，并作为检测指令发送至云服务器；云服务器利用检测陷门在加密数据上执行隐私保护密接对象检测，并将检测结果返回给查询用户。该方法能够在加密后的移动对象轨迹数据上进行密接对象的检测操作，在保证轨迹数据隐私的同时实现密接对象检测，该方法易于实现和应用，检测效率高。
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公开(公告)号：CN117951397A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410097268.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9538 , G06F16/29 , G06F18/22 , G06F16/951
Abstract: 本发明属于数据检索领域，公开了一种基于密度分布的地理空间数据集样例查询方法，包括：数据处理：对空间数据集进行处理，通过空间网格划分，统计位置点在网格内的密度分布并获取密度分布元素集，然后生成最小覆盖矩形；查询执行：根据查询样例数据集，生成密度分布元素集和最小覆盖矩形，查询时首先根据样例数据集与每个数据集的最小覆盖矩形的重叠区域大小，筛选出一部分候选数据集，然后，根据密度分布元素集计算候选数据集与查询样例数据集的相似度，并选取相似度最高的k个数据集作为查询结果。本发明将空间数据集转化为密度分布表示，以时空数据集之间在重叠网格内的位置点分布比例作为相似度衡量依据，提高了查询效率。
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公开(公告)号：CN113658721B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110812104.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H70/60 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种阿尔兹海默疾病进程预测方法，患者在固定时间间隔内测量得到多视图数据，阿尔兹海默疾病进程预测方法包括对多视图数据进行预处理；使用多视图融合神经网络处理多视图数据，得到各视图共享的隐表示矩阵；在隐表示矩阵中引入最小门控单元，以对缺失的多视图数据进行填充以及预测未来时间点的评分数据；并使用多视图数据对多视图融合神经网络和最小门控单元进行协同训练，以实现对疾病发展进程的预测。本发明通过多视图融合神经网络为每个时间点的多视图数据习得各视图间共享的隐表示矩阵，同时，最小门控单元预测得到的下一个时间点的数据用于填补缺失的数据，利用最小门控单元进行未来任意时间点的评分数据预测。
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公开(公告)号：CN117312486A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311262003.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/23213 , G06F21/60
Abstract: 本发明属于用户数据隐私保护技术领域，公开了一种支持快速加密文档排序检索的字典划分两层结构加密索引创建方法，包括如下步骤：首先，提取文档集合中各文档中的关键词，构造初始全局字典；其次，采用二分k‑means聚类方法对全局字典中的关键词进行聚类处理，实现全局字典中关键词的重排列；紧接着，对重排列后的全局字典进行等长划分，生成互不相交的等长子字典；然后，构造该子字典对应的独热码选择向量，并对包含关键词属于该子字典的每一个文档构造对应的文档子向量，构建两层结构明文索引；最后对明文索引进行加密处理，生成两层结构加密索引。本发明所创建的加密索引，可用于针对外包环境中加密文档的快速排序检索，提高检索效率。
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