申请/专利权人：深圳大学

申请日：2020-03-11

公开（公告）日：2020-07-28

公开（公告）号：CN111461178A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.28#授权;2020.08.21#实质审查的生效;2020.07.28#公开

摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了数据处理方法，数据处理方法应用于第一数据终端，数据处理方法包括：基于第一数据终端的聚类指示矩阵、第一数据终端的用户数据集以及指定公式进行计算，得到第一数据终端对应的计算结果；将第一数据终端对应的计算结果发送至指定服务器，根据相加结果更新第一数据终端的聚类指示矩阵，以及将更新后的使得指定多视图聚类模型对应的目标函数收敛的聚类指示矩阵确定为数据终端的用户数据集对应的聚类结果；根据数据终端的用户数据集对应的聚类结果预测对应的用户在指定行为的参与结果。通过上述方法，能够在保护数据隐私的前提下，提高所预测出的用户在指定行为的参与结果的准确性。

主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法应用于第一数据终端，所述数据处理方法，包括：基于所述第一数据终端的聚类指示矩阵、所述第一数据终端的用户数据集以及指定公式进行计算，得到所述第一数据终端对应的计算结果，所述聚类指示矩阵用于指示用户数据集对应的用户所属的用户类别；将所述第一数据终端对应的计算结果发送至指定服务器，所述指定服务器用于：将所述第一数据终端对应的计算结果和第二数据终端对应的计算结果进行相加以得到相加结果，以及将所述相加结果发送至所述第一数据终端，所述第二数据终端的数量大于或者等于一，所述第二数据终端对应的计算结果是第二数据终端基于所述第二数据终端的聚类指示矩阵、所述第二数据终端的用户数据集以及所述指定公式计算得到；根据所述相加结果更新所述第一数据终端的聚类指示矩阵，以及将更新后的使得指定多视图聚类模型对应的目标函数收敛的聚类指示矩阵确定为数据终端的用户数据集对应的聚类结果，所述数据终端包括所述第一数据终端和所述第二数据终端，单个所述数据终端的用户数据集为所述指定多视图模型中一个视图对应的视图数据；根据所述数据终端的用户数据集对应的聚类结果预测对应的用户在指定行为的参与结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学 数据处理方法、系统及装置

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