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专利号	2020114538528	专利名称	一种具有隐私保护的可验证多方k-means联邦学习方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06F21/62(2013.01),G06K9/62(2022.01),G06N20/00(2019.01)
申请人	重庆邮电大学	申请地址	400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
发明人	唐飞	申请日期	2020-12-09
下证状态	已下证	更新时间	2026-09-23 17:33:30
专利摘要	本发明涉及一种具有隐私保护的可验证多方k‑means联邦学习方法，属于数据挖掘技术领域。数据水平分布在多用户上，每个用户将各自的数据加密上传至云服务器；云服务器随机挑选初始聚心，利用安全乘法协议和安全距离计算协议计算数据和初始聚心的欧几里得距离的平方；云服务器利用安全位分解协议和安全比较协议进行距离比较，并对数据进行划分；各用户利用秘密共享协议更新聚类中心，加密后上传至云服务器；云服务器计算新聚类中心和原聚类中心的距离，如果小于阈值，则结束聚类操作，否则更新聚类中心进行下一次迭代。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
买方	企业营业执照企业组织机构代码证	身份证
卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件