Som en viktig teknik för fuzzy clustring i datautvinning och mönsterigenkänning har den possibilistiska c-means algoritmen (PCM) använts i stor utsträckning i bildanalys och kunskapsupptäckt. Det är dock svårt för PCM att producera ett bra resultat för att samla stora data, särskilt för heterogena data, eftersom det ursprungligen är utformat för endast små strukturerade datauppsättningar. I PPHOPCM approximeras funktionerna för uppdatering av medlemsmatrisen och klusterbildningscentra som polynomfunktioner för att stödja den säkra databehandlingen av BGV-systemet. Experimentella resultat visar att PPHOPCM effektivt kan samla ett stort antal heterogena data med hjälp av molndata utan att lämna ut privata data. Som personlig datateknik och sociala webbplatser, såsom Facebook och Twitter, blir allt populärare, stordata är i den explosiva tillväxten. Stora data är typiskt heterogena, dvs. varje objekt i stora datamängder är multimodalt. Särskilt stora datamängder inkluderar olika inbördes relaterade typer av objekt, såsom texter, bilder och ljud, vilket resulterar i hög heterogenitet i form av struktur, med strukturerade data och ostrukturerade data. Dessutom innehåller olika typer av föremål olika information samtidigt som de är sammankopplade med varandra. Bilder förmedlar olika information från de omgivande texterna, de beskriver samma objekt ur olika perspektiv. Dessutom är stora data vanligtvis av enorma mängder. Till exempel Facebook, de berömda sociala webbplatser, samlar in ca 500 terabyte (TB) data varje dag.Dessa funktioner i big data ger en utmanande fråga för klusterteknik. Clustering är utformad för att separera objekt i flera olika grupper enligt särskilda mått, vilket gör objekt med liknande funktioner i samma grupp • Det är svårt att samla stora data effektivt, särskilt heterogen data. • Hög tids komplexitet. • Gäller endast små datamängder. I detta dokument föreslås en integritetsbevarande PCM-system (PPHOPCM) för kluster av stora data. PCM är ett viktigt system för fuzzy clustring. PCM kan återspegla typiska för varje objekt för olika kluster på ett effektivt sätt och det kan undvika korruption av buller i klusterprocessen. PCM kan dock inte tillämpas på stora datakluster direkt eftersom den ursprungligen är utformad för den lilla strukturerade datauppsättningen. Särskilt kan den inte fånga upp den komplexa korrelationen över flera former av det heterogena dataobjektet. I tidningen föreslås en högorder PCM-algoritm genom att utöka den konventionella PCM-algoritmen i tensorrymden. Tensor kallas en flerdimensionell matris i matematik och används ofta för att representera heterogen data i big data analys och gruvdrift. I detta dokument representerar den föreslagna HOPCM-algoritmen varje objekt genom att använda en tensor för att avslöja korrelationen över flera former av det heterogena dataobjektet. För att öka effektiviteten för att samla stordata designar vi en distribuerad HOPCM-algoritm baserad på MapReduce för att använda molnservrar för att utföra HOPCM-algoritmen. Den privata data tenderar dock att vara i avslöjande när du utför HOPCM på molnet. Ta de medicinska data som är en typisk typ av big data till exempel. En stor mängd privat information som personlig e-postadress och diagnostiska data ingår i journalen. Utlämnandet av den privata informationen kommer att hota människors liv och egendom i hög grad. Därför, för att skydda privata data på molnet, föreslår vi ett sekretessbevarande HOPCM-system genom att använda BGV-tekniken som är av hög effektivitet.Tyvärr stöder BGV inte divisionsoperationer och kvadratrotsoperationer som är den nödvändiga beräkningen i funktionerna för att uppdatera medlemsmatrisen och kluster centra i HOPCM algoritmen även om det är en helt homomorfisk kryptering system • Det undviker korruption av buller i klusterprocessen. • Den skyddar känsliga data.
Zhang m.fl. I Ref föreslogs en distribuerad HOPCM-metod baserad på MapReduce för mycket stora mängder heterogena data.