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龍圖騰網獲悉小元感知(葫蘆島)科技有限公司申請的專利基于隱私計算的視頻用戶數據安全分析與預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120316825B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510773334.0，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權基于隱私計算的視頻用戶數據安全分析與預測方法是由賈飛;劉樹棟;王闖設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于隱私計算的視頻用戶數據安全分析與預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于隱私計算的視頻用戶數據安全分析與預測方法，S1、收集視頻用戶數據，構建數據集；S2、通過多層次隱私預算劃分，對視頻用戶數據的不同處理階段進行隱私預算分配；S3、采用自適應噪聲注入機制，定義噪聲注入量的調整公式，獲取預處理后的視頻用戶數據；S4、構建隱私計算框架，聯合平衡目標函數和圖重構損失函數設定損失函數；S5、利用預處理后的視頻用戶數據訓練隱私計算框架；S6、通過隱私計算框架執行視頻用戶數據分析與預測，輸出預測結果。本發明能夠在視頻用戶數據安全分析與預測中提供高效、科學的優化方案，為實際應用帶來顯著的技術價值和經濟效益。

本發明授權基于隱私計算的視頻用戶數據安全分析與預測方法在權利要求書中公布了：1.基于隱私計算的視頻用戶數據安全分析與預測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、收集視頻用戶數據，構建數據集； S2、在數據預處理階段，根據數據敏感性、分析需求及處理階段，通過多層次隱私預算劃分，對視頻用戶數據的不同處理階段進行隱私預算分配； S3、在隱私預算分配基礎上，采用自適應噪聲注入機制，定義噪聲注入量的調整公式，并根據噪聲注入量調整噪聲強度，獲取預處理后的視頻用戶數據； S4、構建隱私計算框架，設定隱私保護與分析精度之間的平衡目標函數，并利用圖卷積網絡對視頻用戶數據進行編碼和解碼，聯合平衡目標函數和圖重構損失函數設定損失函數； S5、利用預處理后的視頻用戶數據訓練隱私計算框架； S6、通過隱私計算框架執行視頻用戶數據分析與預測，輸出預測結果； 所述S4包括以下步驟： S41、在數據分析與預測階段，設定隱私保護與分析精度之間的平衡目標，根據預設的隱私預算和噪聲注入量，定義平衡目標函數為： ； 其中，為隱私保護與分析精度的平衡目標函數，為平衡系數，取值范圍為[0,1]，為第i階段的數據敏感性，為第i階段的計算復雜度，為第i階段的分析需求權重，為預處理后的視頻用戶數據與原始數據項之間的誤差度量，n為數據項的數量； S42、通過調整平衡系數，控制隱私保護強度與分析精度之間的權重分配，定義優化公式為： ； 其中，為優化后的平衡目標函數，為平衡系數； S43、利用預處理后的視頻用戶數據提取視頻用戶數據的節點特征，每個節點表示用戶i的行為特征向量，每個邊表示用戶i和用戶j之間的關系，通過鄰接矩陣A表示邊的連接關系，且每個節點的鄰接矩陣表示為，對鄰接矩陣進行歸一化獲得； S44、利用圖卷積網絡對視頻用戶行為數據進行編碼，通過多層圖卷積層學習節點特征的低維表示： ； 其中，表示第k層的節點特征表示，為歸一化的鄰接矩陣，為第k層的權重矩陣，為偏置項，為sigmoid激活函數； S45、引入圖注意力機制，賦予每條邊不同的注意力權重： ； 其中，為節點i和節點j之間的注意力系數，為注意力機制的權重，為節點i的特征表示，為節點j的特征表示，表示向量連接操作，表示節點i的鄰居節點集合，表示自然指數函數，表示線性整流函數； S46、對每個節點i進行更新： ； 其中，為更新后的節點i的特征表示，為節點i的鄰居節點集合，為節點i和節點j之間的注意力權重，為學習的權重矩陣，為節點j的特征表示，為sigmoid激活函數； S47、利用解碼器重構圖結構，恢復鄰接矩陣： ； 其中，為重構的鄰接矩陣元素，表示節點i和節點j之間的邊的權重，、為節點i和節點j的低維表示，為sigmoid激活函數； S48、獲取預測結果： ； 其中，為第i個數據項的預測結果，為第i個數據項的低維特征表示，為用于預測任務的權重矩陣； S49、構建圖重構損失函數和預測精度損失函數； 圖重構損失函數表示為： ； 其中，為重構的鄰接矩陣元素，為真實的鄰接矩陣元素； 預測精度損失函數表示為： ； 其中，為第i個數據項的真實標簽，為第i個數據項的預測結果，n為數據項的數量； 定義總損失函數為： ； 其中，為優化后的平衡目標函數，為圖重構損失函數，為預測精度損失函數，和為調節系數。

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