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1. WO2022005664 - REGROUPEMENT ET SUIVI DE GRAPPES DE DONNÉES CATÉGORIELLES

Numéro de publication WO/2022/005664
Date de publication 06.01.2022
N° de la demande internationale PCT/US2021/034677
Date du dépôt international 28.05.2021
CIB
H04L 29/06 2006.1
HÉLECTRICITÉ
04TECHNIQUE DE LA COMMUNICATION ÉLECTRIQUE
LTRANSMISSION D'INFORMATION NUMÉRIQUE, p.ex. COMMUNICATION TÉLÉGRAPHIQUE
29Dispositions, appareils, circuits ou systèmes non couverts par un seul des groupes H04L1/-H04L27/135
02Commande de la communication; Traitement de la communication
06caractérisés par un protocole
G06N 20/00 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
G06F 16/35 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
30de données textuelles non structurées
35Groupement; Classement
Déposants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • BETSER, Michael A.
Mandataires
  • SWAIN, Cassandra T.
  • BARKER, Doug
  • CHATTERJEE, Aaron C.
  • CHEN, Wei-Chen Nicholas
  • CHOI, Daniel
  • CHURNA, Timothy
  • DINH, Phong
  • EVANS, Patrick
  • GABRYJELSKI, Henry
  • GUPTA, Anand
  • HWANG, William C.
  • JARDINE, John S.
  • LEE, Sunah
  • LEMMON, Marcus
  • MARQUIS, Thomas
  • MEYERS, Jessica
  • ROPER, Brandon
  • SPELLMAN, Steven
  • SULLIVAN, Kevin
  • WALKER, Matt
  • WIGHT, Stephen A.
  • WISDOM, Gregg
  • WONG, Ellen
  • WONG, Thomas S.
  • ZHANG, Hannah
  • AKHTER, Julia
  • KADOURA, Judy M.
  • NIU, Bo
  • OLANIRAN, Qudus
  • BROWN, Renee
  • TRAN, Kimberly
Données relatives à la priorité
16/917,58930.06.2020US
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) CLUSTERING AND CLUSTER TRACKING OF CATEGORICAL DATA
(FR) REGROUPEMENT ET SUIVI DE GRAPPES DE DONNÉES CATÉGORIELLES
Abrégé
(EN) An approach for clustering large sets of categorical data involves iteratively ordering the data points, partitioning the data into blocks based on the ordering, and clustering the data points within each block, where different iterations use different orderings and, thus, different partitionings. In some embodiments, the data points are represented by multi-dimensional categorical vectors, and the orderings are based on permutations of the categorical dimensions. The iterative clustering may be repeated for multiple successive time windows to track the clusters. Various applications of the disclosed clustering approach, including for cyber security, are also described.
(FR) Une approche pour regrouper de grands ensembles de données catégorielles consiste à ordonner de manière itérative les points de données, à partitionner les données en blocs sur la base de l'ordonnancement, et à regrouper les points de données à l'intérieur de chaque bloc, différentes itérations utilisant différents ordonnancements et, ainsi, des partitionnements différents. Dans certains modes de réalisation, les points de données sont représentés par des vecteurs catégoriels multidimensionnels, et les ordonnancements sont basés sur des permutations des dimensions catégorielles. Le regroupement itératif peut être répété pour de multiples fenêtres temporelles successives pour suivre les grappes. Diverses applications de l'approche de regroupement divulguée, y compris destinées à la cybersécurité, sont également décrites.
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