【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体而言，涉及一种基于ptd云的产业数据协同匿名方法及系统。
技术介绍
1、随着信息化和数字化时代的到来，工业互联产业数据变得越来越重要。这些数据不仅包含了大量的商业价值，也包含了许多敏感信息。如何在保护数据隐私的同时，有效利用这些数据，已经成为当前面临的一大挑战。
2、传统的数据处理方式通常只关注数据的提取和利用，往往忽视了数据隐私的保护。而一些现有的数据匿名处理方法，虽然可以保护数据隐私，但是它们通常无法充分利用数据之间的关系，导致处理后的数据失去了原有的结构和含义。此外，现有的匿名处理方法通常对所有数据应用相同的处理规则，无法灵活地根据不同的数据特性和需求进行调整。
3、因此，急需一种新的方法，既能够有效保护数据隐私，又能充分利用数据的价值，同时具有较高的灵活性和准确性。
技术实现思路
1、为了改善上述问题，本专利技术提供了一种基于ptd云的产业数据协同匿名方法及系统。
2、第一方面，提供一种基于ptd云的产业数据协同匿名方...
【技术保护点】
1.一种基于PTD云的产业数据协同匿名方法，其特征在于，应用于数据协同匿名系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对PTD云平台产业数据链中的各工业互联产业数据文本进行关键文本要素挖掘，得到各所述工业互联产业数据文本的关键业务文本要素知识向量之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对各连续的所述工业互联产业数据文本的关键业务文本要素知识向量进行文本语义推理状态识别，得到各连续的所述工业互联产业数据文本之间的第一数据匿名优先级的文本语义推理表征向量包括：
4.根据权利要求3...
【技术特征摘要】
1.一种基于ptd云的产业数据协同匿名方法，其特征在于，应用于数据协同匿名系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对ptd云平台产业数据链中的各工业互联产业数据文本进行关键文本要素挖掘，得到各所述工业互联产业数据文本的关键业务文本要素知识向量之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对各连续的所述工业互联产业数据文本的关键业务文本要素知识向量进行文本语义推理状态识别，得到各连续的所述工业互联产业数据文本之间的第一数据匿名优先级的文本语义推理表征向量包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标识属性变量包括标识变量和属性变量；所述对所述标识属性变量和所述检索决策向量进行特征焦点化操作，得到各连续的所述工业互联产业数据文本之间的第一数据匿名优先级的文本语义推理表征向量包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述标识变量和所述检索决策向量进行联动特征焦点化操作，得到联动焦点化向量包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据匿名优先...
【专利技术属性】
技术研发人员：张梅甫，郭顺雷，
申请(专利权)人：北京国联视讯信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。