[发明专利]针对多方的隐私数据进行聚类的方法和装置

权利要求书

1.一种针对多方的隐私数据进行聚类的方法，所述多方包括第一方和第二方，所述第一方具有第一隐私数据集合，所述第一隐私数据集合中包括多个第一隐私数据，所述方法通过所述第一方执行，包括多轮迭代过程，其中任意一轮迭代包括：

确定各个类簇当前分别对应的各中心数据的第一分片；所述第二方具有所述各中心数据的第二分片；任一中心数据的第一分片和该中心数据的第二分片之和等于该中心数据；

分别将所述各中心数据作为目标中心数据，基于本地的第一隐私数据和目标中心数据的第一分片，利用秘密共享的方式，与所述第二方中的目标中心数据的第二分片进行第一联合计算，得到所述第一隐私数据和所述目标中心数据的第一目标距离的第一分片；所述第二方具有所述第一目标距离的第二分片；

基于各第一目标距离的第一分片，利用秘密共享的方式，与第二方中的各第一目标距离的第二分片进行联合比较，确定各第一目标距离中的最近的第一目标距离；

将所述最近的第一目标距离对应的类簇，确定为所述第一隐私数据当前归属的类簇。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一联合计算包括：

本地计算所述第一隐私数据和所述目标中心数据的第一分片之间的第一距离；

将所述目标中心数据的第一分片和所述第一隐私数据的差值，与所述第二方中目标中心数据的第二分片，进行秘密共享方式下的相乘运算，得到乘积的第一分片；

根据所述第一距离和所述乘积的第一分片，确定所述第一隐私数据和所述目标中心数据的第一目标距离的第一分片。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述任意一轮迭代为第一次迭代，所述各个类簇当前分别对应的各中心数据的第一分片为随机初始化的数据。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述联合比较包括：

基于所述各第一目标距离中任意两个第一目标距离的第一分片，利用秘密共享的方式，与所述第二方中的该任意两个第一目标距离的第二分片进行联合比较，确定该任意两个第一目标距离之间的距离远近的比较结果；

根据各比较结果，确定所述各第一目标距离中的最近的第一目标距离。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述最近的第一目标距离对应的类簇，确定为所述第一隐私数据当前归属的类簇之后，所述方法还包括：

根据同一类簇的各第一隐私数据的均值，更新该类簇的中心数据的第一分片。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述更新该类簇的中心数据的第一分片之后，所述方法还包括：

判断各类簇的中心数据的变化量是否满足预先设定的停止迭代条件；

若判断结果为各类簇的中心数据的变化量不满足预先设定的停止迭代条件，则进行所述多轮迭代过程中的下一次迭代。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

若判断结果为各类簇的中心数据的变化量满足预先设定的停止迭代条件，则将所述第一隐私数据当前归属的类簇确定为所述第一隐私数据最终归属的类簇。

8.如权利要求6所述的方法，其中，所述判断各类簇的中心数据的变化量是否满足预先设定的停止迭代条件，包括：

将所述各类簇中的任一类簇作为目标类簇，根据该目标类簇的更新前的中心数据的第一分片、该目标类簇的更新后的中心数据的第一分片，利用秘密共享的方式，与所述第二方中的该目标类簇的更新前的中心数据的第二分片、该目标类簇的更新后的中心数据的第二分片进行联合比较，判断该目标类簇的中心数据的变化量是否满足预先设定的停止迭代条件。

9.如权利要求1所述的方法，其中，所述第二方具有第二隐私数据集合，所述第二隐私数据集合中包括多个第二隐私数据，所述方法还包括：

分别将所述各中心数据作为目标中心数据，基于本地的目标中心数据的第一分片，利用秘密共享的方式，与所述第二方中的第二隐私数据和目标中心数据的第二分片进行第二联合计算，得到所述第二隐私数据和所述目标中心数据的第二目标距离的第二分片；所述第二方具有所述第二目标距离的第一分片。