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公开(公告)号：CN119149563A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411168544.9
申请日：2024-08-23
Applicant: 北京市大数据中心
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/25
Abstract: 本公开的实施例公开了基于RESTful接口的数据治理方法、装置、设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：接收目标终端发送的数据需求信息；将数据需求信息输入至预先训练的解析模型中；确定对应数据需求信息的至少一个目标数据源和数据标准信息，将数据标准信息作为目标标准信息；生成查询请求信息，以及根据查询请求信息，对至少一个目标数据源进行查询处理；对至少一个目标数据进行数据转换处理，以生成转换后数据组；将转换后数据组发送至预设存储介质进行存储；对目标终端进行鉴权处理，以生成鉴权结果，以及将鉴权结果存储至高速缓存中。该实施方式提高了数据的时效性，避免了存储资源的浪费。
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公开(公告)号：CN118070336A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410302528.8
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京市大数据中心 , 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种隐私数据处理方法，在根据隐私数据计算生成目标用户的目标隐私数据之后，确定计算生成目标隐私数据的行为序列，行为序列包括至少一个行为；根据行为的行为属性，确定各行为的风险标识和行为序列的风险标识；其中，行为属性表示行为的隐私泄露风险；通过记录隐私计算参与方主体在计算生成隐私计算结果的过程中产生的行为，分析该行为进行隐私泄露的可能性，并对该行为进行风险标识，能够对隐私风险进行前置管理，解决隐私风险管理存在滞后性的问题。本发明还提供一种隐私数据处理装置和计算机可读介质。
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公开(公告)号：CN118070335A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410302388.4
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京市大数据中心 , 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请公开一种隐私数据的处理方法、系统、设备、介质和产品，涉及信息安全技术领域。方法包括：获取客户端的隐私数据及其对应的处理需求；根据隐私数据对应的处理需求，对预设处理算法集合中的多个处理算法进行筛选，获得待处理算法集合，其中，待处理算法集合包括多个待处理算法，待处理算法为与目标厂商松耦合的数据处理算法，目标厂商为客户端对应的厂商；对多个待处理算法进行融合，获得目标处理算法；使用目标处理算法对隐私数据进行处理，获得目标数据。根据本申请中的实施例，能够提升对隐私数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN116743748A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310681014.3
申请日：2023-06-09
Applicant: 北京微芯区块链与边缘计算研究院 , 北京市大数据中心
IPC: H04L67/10 , H04L61/3015 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种联盟链资源整合方法和系统，方法包括：域名所有者根据定义的域名规范注册域名，并添加所述联盟链资源信息，生成所述联盟链资源信息对应的地址，将所述联盟链资源信息和对应的所述地址存储上链，并将所述地址进行拼接，得到拼接地址，将所述拼接地址返回给所述域名所有者，所述域名所有者将所述拼接地址与注册的所述域名进行绑定，用户填写域名一，经验证后根据所述域名一解析对应的地址一，根据所述地址一从资源链上获取相应的信息。本发明公开的方法，能使联盟链资源具有统一的域名标识，并能通过域名进行准确的定位，获取资源，从而实现不同联盟链框架下资源的整合、互通。
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公开(公告)号：CN115938103A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211358315.4
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京市大数据中心 , 北京市西城区科学技术和信息化局(北京市西城区大数据管理局)
Abstract: 本发明提供了一种基于增量学习的时空流式数据预测方法，用于智能交通流预测。本发明方法包括：采集时空流式数据，形成时间序列数据和图数据作为预测模型的输入；建立包括时间规律捕捉模块和空间规律捕捉模块的预测模型，两模块正交，网络参数相互独立；建立增量学习模型，对多批次的时空流式数据增量学习进行约束，利用新预测模型对新批次数据进行预测。本发明方法缓解了时空预测模型在时空流式数据上的灾难性遗忘，提升了预测模型对未来在线任务的前向迁移效果，提高了对时空流式数据的预测精度，适用于时空流式数据的预测任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113472566A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110657184.9
申请日：2021-06-11
Applicant: 北京市大数据中心 , 北京彩智科技有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及区块链技术领域，特别是指一种联盟区块链的状态监控方法及主节点状态监控系统，该方法由主节点状态监控系统实现，所述主节点状态监控系统包括主orderer节点以及备份orderer节点，该方法包括：主orderer节点建立服务监听端口；备份orderer节点周期性轮询获取主orderer节点的状态信息，主orderer节点向备份orderer节点发送状态信息；备份orderer节点根据接收到的状态信息，判断当前主orderer节点的节点状态，如果判断当前主orderer节点的状态正常，则备份orderer节点进入休眠，如果判断当前主orderer节点的状态异常，则备份orderer节点进行异常通知；备份orderer节点启动数据恢复服务和接管服务。采用本发明，增强了区块链网络的稳定性和容错性。
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公开(公告)号：CN119357754B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411911075.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京市大数据中心 , 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种联邦数据管控下的基于规则对齐的激励方法及装置，其首先指定联邦数据管控规则，同时从第一联邦节点和第二联邦节点获取用户的行为数据，并采用基于深度学习的数据处理技术对用户行为数据进行时序分析，以分别捕捉到第一联邦节点和第二联邦节点的用户行为特征，进而，通过将第一联邦节点用户行为特征和第二联邦节点用户行为特征分别与联邦数据管控规则进行语义关联分析，从而智能确定联邦节点的激励结果。这样，通过量化用户行为与联邦数据管控规则的一致性来调整联邦学习过程中各节点的权重分配，实现了对联邦学习参与者的公平激励，能够有效促进联邦学习环境中数据资源的高效利用，提高联邦学习的整体性能和隐私性。
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公开(公告)号：CN119358667A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411302658.8
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京市大数据中心
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种知识推理与关系生成方法、装置、设备及存储介质，属于城市级多源数据处理技术领域，收集城市运行管理的各领域数据；提取数据治理后各类数据中的文本特征；识别文本特征中的实体；抽取文本特征中实体之间的关系，将识别的实体以及抽取的实体之间的关系存储到图数据库，形成初始知识图谱；利用预设的知识推理引擎，生成治理后各领域数据对应新的实体与关系；基于新的实体与关系更新所述的初始知识图谱，得到城市级数据知识图谱。本发明通过结合演化算法的全局搜索能力和深度学习的特征提取能力，自动挖掘和生成知识图谱中实体之间的潜在关系，提高知识图谱的覆盖率和准确性。
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公开(公告)号：CN119316229A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411845229.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 北京市大数据中心 , 数据堂(北京)科技股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及数据共享技术领域，且公开了一种基于前置节点的联邦数据共享方法和装置，其中方法包括：前置节点将获取到的联邦数据上传至私有链，前置节点上传本地区的基础公共服务信息到私有链，前置节点计算联邦数据特征，并上链请求验证，其他节点根据本地区实际情况，反馈验证值或对联邦数据进行修正，监管机构定期对整个链上的节点进行性能监管和数据统计分析，本发明通过在前置节点上进行数据预处理和加密，确保了数据在传输过程中的安全性和隐私性，前置节点作为中介，可以优化数据传输流程，提高处理效率，减轻链上节点的负载。
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公开(公告)号：CN115938103B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211358315.4
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京市大数据中心 , 北京市西城区科学技术和信息化局(北京市西城区大数据管理局)
Abstract: 本发明提供了一种基于增量学习的时空流式数据预测方法，用于智能交通流预测。本发明方法包括：采集时空流式数据，形成时间序列数据和图数据作为预测模型的输入；建立包括时间规律捕捉模块和空间规律捕捉模块的预测模型，两模块正交，网络参数相互独立；建立增量学习模型，对多批次的时空流式数据增量学习进行约束，利用新预测模型对新批次数据进行预测。本发明方法缓解了时空预测模型在时空流式数据上的灾难性遗忘，提升了预测模型对未来在线任务的前向迁移效果，提高了对时空流式数据的预测精度，适用于时空流式数据的预测任务。
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