(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210643532.1 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 徐州医科 大学 地址 221000 江苏省徐州市铜山路209号 (72)发明人 吴响　夏有兵　张潇　李书艳　 (74)专利代理 机构 南京思宸知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32548 专利代理师 陈常美 (51)Int.Cl. G06F 16/904(2019.01) G06F 16/906(2019.01) G06F 16/9535(2019.01) G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 一种支持多种语言算法的数据挖掘安全可 视化系统及方法 (57)摘要 本发明涉及支持多种语言算法的数据挖掘 安全可视化系统及方法， 该系统包括数据层、 逻 辑层、 表现层和控制层； 该方法基于系统实施， 包 括： 用户上传多种编程语言的挖掘算法代码， 形 成支持多种编程语 言的数据挖掘过程； 根据用户 选择的参数和字段进行智能化图表类型推荐， 并 将挖掘结果以图表形式进行展示； 支持挖掘结果 的隐私化推荐及安全可视化， 针对挖掘过程安全 需求， 采用隐私保护建模 方法建立挖掘结果的隐 私评价模型， 根据评价函数为用户推荐隐私参数 设置， 实现挖掘结果安全发布的可视化方案。 本 发明能有效解决多语言进行数据挖掘的可视化 问题， 以及挖掘结果的隐私化保护， 能够有效提 升数据挖掘的工作效率并安全地从图表数据中 挖掘数据价 值的能力。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114896477 A 2022.08.12 CN 114896477 A 1.一种支持多种语言算法的数据挖掘安全可视化系统， 其特征在于， 包括数据层、 逻辑 层、 表现层和控制层； 其中： 数据层： 包含上传代码处理模块， 系统通过用户上传获取挖掘数据和相应的挖掘算法 代码， 发送到服 务器端转换为目标语言代码； 逻辑层： 包含数据挖掘功能模块， 处理复杂的数据挖掘业务逻辑， 实现对目标语言分 类、 聚类、 主成分分析数据挖掘方法的封装， 调用相关函数算法对数据集进行数据挖掘和统 计分析操作； 表现层： 包含可视化展示模块， 将收集来的数据、 经过预处理后的数据集用表格以及各 种图形化方式展现出来， 同时将用户数据进行排序和按条件查询， 将数据挖掘结果进行可 视化显示以及与用户进行交 互； 控制层： 包含隐私化处理模块， 进行挖掘结果的可视化隐私安全评估， 针对包含隐私信 息的数据发布需求， 提供限制发布、 互补发布的技术手段， 采用差 分隐私处理方法对可视化 结果进行相应的隐私化处理， 同时兼顾完成每个流程的可视化任务， 将挖掘结果返回客户 端并安全地展现给用户。 2.一种基于权利要求1所述的支持多种语言算法的数据挖掘安全可视化系统的方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 步骤A.首先用户上传多种编程语言的挖掘算法代码， 通过代码格 式检查、 逻辑抽象、 模 块划分和语法映射实现挖掘系统的灵活自由扩展， 形成支持多种编程语言的数据挖掘过 程； 步骤B.采用个性化挖掘结果动态可视化方案， 根据用户选择的参数和字段进行智能化 图表类型推荐， 提供 数据图表 布局和呈现风格， 并将挖掘结果以图表形式进行展示； 步骤C.支持挖掘结果的隐私化推荐及安全可视化， 针对挖掘过程安全需求， 采用隐私 保护建模方法建立挖掘结果的隐私评价模型， 根据评价函数为用户推荐隐私参数设置， 实 现挖掘结果 安全发布的可视化方案 。 3.根据权利要求2所述的支持多种语言算法的数据挖掘安全可视化方法， 其特征在于， 步骤A多种编程语言的挖掘算法代码处 理过程包括： 用户通过系统上传多种编 程语言的数据挖掘算法代码， 对代码进行格式检查和逻辑抽 象， 分别识别代码中的数据处理和数据挖掘核心功能， 并进 行模块划分和语法映射； 将各个 模块转换形成格式化功能的目标语言脚本， 并分别执行数据 处理和数据挖掘过程， 获取挖 掘结果。 4.根据权利要求3所述的支持多种语言算法的数据 挖掘安全可视化方法， 其特 征在于： 多种编程语言包括除目标语言之外的至少两种额外的编程语言， 代码包括数据挖掘、 数据处理和数据统计分析的完整算法过程； 代码上传是通过HTTP请求将数据挖掘算法代码以文件或文本的形式上传至系统所部 署服务器或网络环境； 代码检查过程包括对上传的多种编程语言代码进行文件格式检查、 编程语言识别和语法逻辑检查， 匹配相应的挖掘算法逻辑功能。 5.根据权利要求3所述的支持多种语言算法的数据 挖掘安全可视化方法， 其特 征在于， 模块划分具体为： 根据 数据挖掘算法逻辑， 划分相关的数据处理、 数据模型和挖掘结果 功能模块， 明确相应模块的输入、 输出参数类型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114896477 A 2语法映射过程为： 将模块划分一一匹配目标语言所对应的功能模块， 按照原挖掘算法 的处理流程重新组合目标语言相应功能模块， 形成格式化的目标语言挖掘脚本 。 6.根据权利要求2所述的支持多种语言算法的数据挖掘安全可视化方法， 其特征在于， 步骤B个性 化挖掘结果动态可视化方案包括： 首先根据个性化挖掘结果提供动态可视化展示， 实现数据挖掘结果可视化构件； 之后 根据用户选择 的参数和字段要素进行图表类型、 数据图表布局和呈现风格的智能化推荐； 最后提供图表内部的自适应模式， 通过标准适应、 宽度适应、 高度适应和整体适应， 满足不 同的布局需求。 7.根据权利要求6所述的支持多种语言算法的数据 挖掘安全可视化方法， 其特 征在于， 挖掘结果可视化构件包括： 将数据挖掘结果数据绘制出相应的可视化结果展示给用 户， 并提供适当的交 互功能， 其中可视化图形包括2D和3D形式的数据统计图表。 8.根据权利要求6所述的支持多种语言算法的数据 挖掘安全可视化方法， 其特 征在于， 图表智能化推荐过程为： 用户根据展示需求选择制定数据字段和数据类型， 系统根据 用户需求从图表库智能化匹配 推荐合适的图表类型、 图表 布局和图表展示 风格； 图表内部的自适应模式包括： 标准适应： 当横纵向数据较多时， 图表内部自动调整对应方向的坐标轴； 宽度适应： 横向填充满数据， 纵向根据数据情况， 自适应调整横向坐标轴； 高度适应： 纵向填充满数据， 横向根据数据情况， 自适应调整纵向坐标轴； 整体适应： 横、 纵向填充缩放当前 可视化展示组件。 9.根据权利要求2所述的支持多种语言算法的数据挖掘安全可视化方法， 其特征在于， 步骤C挖掘结果发布的隐私化推荐及安全可视化过程包括： C1.根据数据 挖掘隐私保护方法建立挖掘结果的隐私评价模型； C2.利用隐私保护模型评价 函数为用户推荐挖掘结果隐私参数设置； C3.采用推荐的隐私参数对挖掘结果进行隐私化处理， 实现挖掘结果的安全可视化发 布。 10.根据权利要求9所述的支持多种语言算法的数据挖掘安全可视化方法， 其特征在 于， 挖掘隐私保护方法为： 基于差分隐私理论为数据挖掘结果提供个性化隐私保护的方 法； 隐私保护模型评价函数具体为： 根据隐私保护模型制定的多指标量化综合隐私评估技 术， 对用户输入隐私预算计算出相 应数据挖掘结果的输出损失， 以衡量挖掘结果的隐私泄 露风险； 隐私保护参数包括满足差 分隐私机制的 隐私预算、 敏感度、 综合隐私 评价值和损失 风险阈值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114896477 A 3