TW201918909A - 一種資料統計方法和裝置 - Google Patents
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Abstract
本說明書實施例提供一種資料統計方法和裝置,其中方法包括:將本端參與資料統計的多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至合作資料方,該排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置;接收合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取;根據極值排序號,獲取對應極值排序號的本地資料方的第一資料。
Description
本公開涉及網路技術領域,特別涉及一種資料統計方法和裝置。
大數據時代,存在非常多的資料孤島。例如,一個自然人的資料,可以分散儲存於不同的企業中,而企業與企業之間由於競爭關係和用戶隱私保護的考慮,並不是完全的互相信任,這就為涉及企業之間資料合作的統計工作造成了障礙。如何在充分保護企業核心資料隱私的前提下,既能夠利用雙方擁有的資料完成一些資料統計計算,又不會洩露企業各自的資料隱私安全,成為一個極待解決的迫切問題。但是目前並沒有很好的解決方案。
有鑑於此,本公開提供一種資料統計方法和裝置,以在保護兩個資料擁有方的資料隱私的基礎上,實現兩方安全計算。 具體地,本說明書一個或多個實施例是通過如下技術方案實現的: 第一態樣,提供一種資料統計方法,所述方法應用於聯合本地資料方和合作資料方的資料進行資料統計,本地資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,合作資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料,所述方法包括: 將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。 第二態樣,提供一種資料統計方法,所述方法應用於聯合本地資料方和統計資料方的資料進行資料統計,統計資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,本地資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料;所述方法包括: 接收統計資料方發送的資料標識和排序號,所述資料標識是統計資料方參與資料統計的多個第一資料對應的標識,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 根據本地資料方參與資料統計的多個第二資料對應的資料標識、以及所述多個第一資料的資料標識,確定標識交集; 根據所述標識交集中的各個資料標識對應的排序號,獲取極值排序號; 將所述極值排序號發送至統計資料方,以使得統計資料方根據極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。 第三態樣,提供一種資料統計方法,所述方法用於在本地資料方與合作資料方之間進行資料統計,所述本地資料方儲存資料標識對應的第一資料,所述合作資料方儲存同一資料標識對應的第二資料;並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述方法包括: 將本地參與資料統計的多個第一資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到本地處理標識; 將所述多個第一資料分別對應的本地處理標識和排序號,發送至所述合作資料方,以使得所述合作資料方對所述本地處理標識進行對端私鑰處理後產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 接收所述合作資料方發送的對端處理標識,所述對端處理標識是所述合作資料方對參與資料統計的第二資料的資料標識進行對端私鑰處理得到; 對所述對端處理標識進行本地私鑰處理後,產生第二密鑰處理標識,並將所述第二密鑰處理標識發送至所述合作資料方; 接收所述合作資料方發送的極值排序號,所述極值排序號是所述合作資料方由第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的交集對應的各個排序號中獲得; 根據所述極值排序號,得到對應的作為極值的第一資料。 第四態樣,提供一種資料統計方法,所述方法用於在本地資料方與統計資料方之間進行資料統計,所述統計資料方具有資料標識對應的第一資料,所述本地資料方儲存同一所述資料標識對應的第二資料,並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述方法包括: 接收所述統計資料方發送的對端處理標識和排序號,所述對端處理標識是所述統計資料方對參與資料統計的第一資料的資料標識根據密鑰交換協議進行對端私鑰處理得到,所述排序號用於標識所述第一資料的排序位置; 對所述對端處理標識根據密鑰交換協議進行本地私鑰運算,產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係; 將本地參與資料統計的多個第二資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個本地處理標識; 將所述本地處理標識發送至統計資料方,並接收所述統計資料方返回的第二密鑰處理標識,所述第二密鑰處理標識是所述統計資料方對所述本地處理標識進行對端私鑰處理得到; 獲取所述第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的標識交集對應的各個排序號,並確定所述各個排序號中的極值排序號; 將所述極值排序號發送至所述統計資料方,以使得所述統計資料方根據所述極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。 第五態樣,提供一種資料統計裝置,所述裝置用於聯合本地資料方和合作資料方的資料進行資料統計,本地資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,合作資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料,所述裝置包括: 資料發送模組,用於將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 序號接收模組,用於接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 資料確定模組,用於根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。 第六態樣,提供一種資料統計裝置,所述裝置應用於聯合本地資料方和統計資料方的資料進行資料統計,統計資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,本地資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料,所述裝置包括: 資料接收模組,用於接收統計資料方發送的資料標識和排序號,所述資料標識是統計資料方參與資料統計的多個第一資料對應的標識,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 交集確定模組,用於根據本地資料方參與資料統計的多個第二資料對應的資料標識、以及所述多個第一資料的資料標識,確定標識交集; 序號確定模組,用於根據所述標識交集中的各個資料標識對應的排序號,獲取極值排序號; 序號發送模組,用於將所述極值排序號發送至統計資料方,以使得統計資料方根據極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。 第七態樣,提供一種資料統計裝置,所述裝置用於在本地資料方與合作資料方之間進行資料統計,所述本地資料方儲存資料標識對應的第一資料,所述合作資料方儲存同一所述資料標識對應的第二資料;並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述裝置包括: 私鑰處理模組,用於將本地參與資料統計的多個第一資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個本地處理標識; 序號發送模組,用於將所述多個第一資料分別對應的本地處理標識和排序號,發送至所述合作資料方,以使得所述合作資料方對所述本地處理標識進行對端私鑰處理後產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 標識接收模組,用於接收所述合作資料方發送的對端處理標識,所述對端處理標識是所述合作資料方對參與資料統計的第二資料的資料標識進行對端私鑰處理得到; 密鑰合作模組,用於對所述對端處理標識進行本地私鑰處理後,產生第二密鑰處理標識,並將所述第二密鑰處理標識發送至所述合作資料方; 序號接收模組,用於接收所述合作資料方發送的極值排序號,所述極值排序號是所述合作資料方由第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的標識交集對應的各個排序號中獲得; 極值確定模組,用於根據極值排序號,得到對應的作為極值的第一資料。 第八態樣,提供一種資料統計裝置,所述裝置用於在本地資料方與合作資料方之間進行資料統計,所述本地資料方具有資料標識對應的第一資料,所述合作資料方具有同一所述資料標識對應的第二資料;並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述裝置包括: 資料接收模組,用於接收所述統計資料方發送的對端處理標識和排序號,所述對端處理標識是所述統計資料方對資料標識根據密鑰交換協議進行對端私鑰處理得到,所述資料標識對應參與資料統計的第一資料,所述排序號用於標識所述第一資料的排序位置; 密鑰處理模組,用於對所述對端處理標識根據密鑰交換協議進行本地私鑰運算,產生第一密鑰處理標識,並儲存第一密鑰處理標識和排序號的對應關係; 標識處理模組,用於將本地參與資料統計的多個第二資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個本地處理標識; 合作處理模組,用於將所述本地處理標識發送至統計資料方,並接收所述統計資料方返回的第二密鑰處理標識,所述第二密鑰處理標識是所述統計資料方對本地處理標識進行對端私鑰處理得到; 極值獲取模組,用於獲取所述第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的交集對應的各個排序號,並確定所述各個排序號中的極值排序號; 極值發送模組,用於將所述極值排序號發送至所述統計資料方,以使得所述統計資料方根據所述極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。 第九態樣,提供一種資料統計設備,所述設備包括記憶體、處理器,以及儲存在記憶體上並可在處理器上運行的電腦指令,所述處理器執行指令時實現以下步驟: 將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。 本說明書一個或多個實施例的資料統計方法和裝置,通過在極值統計時將排序號發送至對端,使得只暴露一個排序號給對端,既實現了對極值的統計,又有效保護了參與統計的雙方的資料安全,實現了在保護兩個資料擁有方的資料隱私的基礎上,實現兩方安全計算。
為了使本技術領域的人員更好地理解本說明書一個或多個實施例中的技術方案,下面將結合本說明書一個或多個實施例中的附圖,對本說明書一個或多個實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是一部分實施例,而不是全部的實施例。基於本說明書一個或多個實施例,本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都應當屬本公開保護的範圍。 在大數據時代,資料的儲存方式可以是垂直模式,即多個資料擁有方可以擁有同一個實體的不同屬性資訊,例如,同一個自然人的車險分在一個機構,該自然人的理賠金額在另一個機構。這種垂直模式的資料儲存,可能導致在進行一些資料統計計算時,會涉及到多個資料擁有方,需要多個資料擁有方合作完成一次資料統計。然而,由於不同企業之間的競爭關係或者隱私保護的考慮,不能洩露企業各自的資料秘密。 本公開的例子中,旨在基於不同的資料擁有方的資料進行資料統計,同時又不會洩露資料擁有方各自的資料隱私。如下以一個示例性的應用場景詳細描述該方法,但是該方法並不局限於該應用場景。 應用場景: 以車險的保險分的資料統計為例,並且該例子中可以有兩個資料源,分別為:資料源A和資料源B。假設資料源A可以是一個資料機構,資料源B可以是一個保險機構,這兩個資料源可以分別儲存同一個車主的不同資訊。 資料源A:假設該資料源A可以儲存每個車主的車險分,車險分可以是對車主進行精準畫像和風險分析後得到的分數,車險分的分數越高,可以表明風險越低。如表1所示,資料源A側儲存車險分的資料結構如下:資料源B:假設該資料源B可以儲存每個車主的理賠資訊,例如,車主的理賠資訊可以包括理賠次數、理賠金額等。如表2所示,資料源B側儲存的每個車主的資料結構如下:基於上述的應用場景,在對車險的保險分做極值統計時,可以基於資料源A和資料源B的資料,共同完成極值統計。 例如,假設一次統計工作的需求是“統計理賠次數大於5次的女性用戶最大的保險分”,那麼,根據“最大的保險分”,表明這是一次對資料源A中的資料的極值統計,極值即最大值或者最小值,而“理賠次數大於5次的女性用戶”表明可以將資料源B中的資料作為極值獲取的過濾條件,即需要獲取滿足該過濾條件的用戶中的最大保險分。這種滿足某種過濾條件的情況下的求最大值或者最小值,可以稱為“條件極值”。 基於表1所示的資料結構,假設資料源A擁有的車險分資料如下表3,其中,idcard_no可以是車主的身份證號,score可以是該車主的車險分。基於表2所示的資料結構,假設資料源B擁有的資料如下表4:假設要基於上述表3和表4,統計理賠次數大於5次的女性用戶最大的保險分。還可以看到,本次統計工作的統計資料“保險分”儲存在資料源A,表3中的score這一行可以稱為“統計行”,即要對這一行的資料進行極值統計,求取最大值。而過濾條件中的“理賠次數”、“女性”都儲存在資料源B,因此,需要資料源A和資料源B合作完成對保險分的極值統計。 在如下對資料統計方法的描述中,可以將擁有統計資料“保險分”的資料源A稱為統計資料方,可以將另一個資料源B稱為合作資料方。並且,上面提到過,這兩個資料源可以分別儲存同一個車主的不同資訊,可以將資料源A中儲存的參與本次資料極值統計的車主資訊(例如,保險分score)稱為第一資料,將資料源B中儲存的參與資料統計的車主資訊(例如,性別、最近一年理賠次數、理賠金額)稱為第二資料。此外,資料源A和資料源B中都包括的身份證號idcard_no可以稱為資料標識,即資料源A可以儲存該資料標識對應的第一資料,資料源B可以儲存該同一資料標識對應的第二資料。 圖1示例了一種資料統計方法的流程,如圖1所示,該方法可以包括: 在步驟100中,統計資料方將多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至合作資料方,該排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置。 本步驟中的多個第一資料,可以是統計資料方要參與資料統計的資料,這些資料可以是根據統計資料方的資料過濾條件選擇得到。例如,統計資料方可以預先將參與統計的多個第一資料之間根據大小順序進行排序,並根據排序結果確定各個第一資料分別對應的排序號。 在步驟102中,合作資料方根據本地資料方參與資料統計的多個第二資料對應的資料標識、以及所述多個第一資料的資料標識,確定標識交集。 本步驟中,合作資料方可以根據本地過濾條件,選擇得到要參與本次資料統計的第二資料,並得到這些第二資料對應的資料標識。結合在步驟100中接收到的統計資料方發送的資料標識,將這兩部分資料標識的交集稱為標識交集,標識交集中可以包括至少一個資料標識,標識交集中的每個資料標識對應的第一資料是統計資料方要參與資料統計的資料,且該資料標識對應的第二資料是合作資料方要參與資料統計的資料。 在步驟104中,合作資料方根據所述標識交集中的各個資料標識對應的排序號,獲取極值排序號。 本步驟中,合作資料方可以對標識交集中的各個資料標識對應的排序號進行比較,獲取極值排序號,比如最大的排序號或者最小的排序號。 在步驟106中,合作資料方將極值排序號發送至統計資料方。 在步驟108中,統計資料方根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。 本例子的資料統計方法,通過將排序號發送至對端,使得對端根據排序號返回最大排序號或最小排序號即可,既實現了對端的資料過濾,並且實現了極值的統計,而且還不會暴露統計資料方的真實資料,保護了兩個資料擁有方的資料隱私。 在另一個例子中,為了對兩個資料擁有方的資料隱私提供更安全的保護,還可以在本地資料方和合作資料方之間進行資料傳輸時,對資料標識按照密鑰交換協議進行加密處理。例如,統計資料方可以利用本地私鑰對資料標識進行本地私鑰處理後,發送至對端,以使得對端繼續對資料標識進行對端私鑰處理。統計資料方還可以接收合作資料方發送的經過對端私鑰處理的資料標識,並繼續對該資料標識進行本端私鑰處理後,返回至合作資料方。經過雙方對資料標識進行密鑰交換協議的處理,可以避免暴露資料標識,提供更安全的保護。 圖2示例了一種資料統計方法的流程,該流程可以基於表3和表4,統計理賠次數大於5次的女性用戶最大的保險分,並且,該例子以將極值統計和密鑰交換的處理進行結合為例,如圖2所示,該方法可以包括: 在步驟200中,統計資料方對本地參與資料統計的多個第一資料,產生分別與該第一資料對應的排序號。 本例子中,資料源A是統計方資料源,儲存有要待求極值的資料score。如表3所示,score所在行可以稱為統計行,其中每一個車險分可以稱為第一資料。 在一個例子中,資料源A可以是統計表3中的統計行score中的最大值,即統計490、501、530這三個車險分中的最大值。可以將490、501、530這三個車險分稱為“本地參與資料統計的三個第一資料”。 在另一個例子中,資料源A還可以根據預定的資料過濾條件,選擇部分車險分統計極值。例如,可以求取501和530這兩個車險分中的最大值。 本步驟中,資料源A可以在確定本地參與資料統計的多個第一資料的基礎上,對該多個第一資料按照大小順序進行排序,並根據排序結果,產生分別與各個第一資料對應的排序號。 例如,表3中的三個車險分,按照由小到大的順序排行為490<501<530。由此,可以確定各個車險分的排序號如下表5所示。其中,車險分越小,排序號也相應越小,即排序號可以標識各個第一資料之間的排序位置。上述排序號的產生,可以在線產生,也可以離線產生。離線提前產生統計行中的各個第一資料對應的排序號,有利於減少在線統計計算時的工作量,提高統計計算的效率。 在步驟202中,統計資料方將本地參與資料統計的多個第一資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個第一處理標識。 本步驟中,表3中與車險分score對應的身份證號idcard_no,可以稱為與第一資料對應的資料標識。為了保護資料源A和資料源B雙方的明細資料不洩露,可以利用密鑰交換協議(例如,可以採用迪菲-赫爾曼密鑰交換Diffie-Hellman key exchange,簡稱“D-H”),對上述的資料標識進行處理。 例如,可以對idcard_no做hash,得到H(K)。同時資料源A可以產生密鑰交換協議中自己的私鑰α,並進行本地私鑰處理,該處理可以是對H(k)做α指數運算,得到H(k)α
,該H(k)α
可以稱為第一處理標識。 以資料源A將統計行的全部第一資料參與本次極值統計為例,經過本步驟的處理後,資料源A可以得到參與統計的各個第一資料對應的排序號和第一處理標識。如下表6所示,H(k)α
即Hash(idcard_no)α
是第一處理標識,N即排序號。以表3中的第一位車主為例,該車主的車險分490,對應的排序號是1,該車險分490對應的資料標識是1234567,對該資料標識進行哈希和本地私鑰處理後,得到第一處理標識H(1234567)α。在步驟204中,統計資料方將所述多個第一資料分別對應的第一處理標識和排序號,發送至所述合作資料方。 本步驟中,資料源A可以將表6中的資料,發送至資料源B。 在步驟206中,合作資料方對所述第一處理標識根據密鑰交換協議進行本地私鑰運算,產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係。 本步驟中,資料源B在接收到表6的資料後,根據密鑰交換協議,可以產生資料源B本地的私鑰β,並利用該私鑰β對第一處理標識H(k)α
進行本地私鑰運算,即做指數運算,得到H(k)αβ
。該H(k)αβ
可以稱為第一密鑰處理標識。經過本步驟的β指數運算處理後,表6就可以變換為表7,如下:在步驟208中,合作資料方對本地參與資料統計的多個第二資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個第二處理標識。 本步驟中,資料源B也可以確定本地參與資料統計的多個第二資料。例如,可以是全部的資料,也可以是根據預定的過濾條件進行本地過濾得到的資料。 例如,預定的過濾條件是“理賠次數大於5次的女性用戶”,根據該條件可以對表4中的資料做篩選,可以得到表4中後兩列資料要參與統計。amount行中的“女、7、23000”、“女、6、16000”可以稱為第二資料。這兩個第二資料對應的資料標識可以分別是2345678和3456789。 資料源B可以對上述的資料標識分別做hash,得到H(K),再根據密鑰交換協議,對對H(k)做β指數運算,該β是資料源B的私鑰,得到H(k)β
。該H(k)β
可以稱為第二處理標識。如下表8所示:在步驟210中,合作資料方將所述第二處理標識發送至統計資料方。 本步驟中,資料源B可以將上述表8中的資料發送至資料源A。 在步驟212中,統計資料方對第二處理標識進行本地私鑰處理後,產生第二密鑰處理標識。 例如,資料源A接收到表8中的Hash(idcard_no)β
後,可以再利用資料源A的本地私鑰處理,產生第二密鑰處理標識Hash(idcard_no)βα
,如下表9所示。在步驟214中,統計資料方將第二密鑰處理標識發送至合作資料方。 在步驟216中,合作資料方獲取所述第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的交集對應的各個排序號,並確定所述各個排序號中的極值排序號。 本步驟中,資料源B可以將表9中的第二密鑰處理標識與表7中的第一密鑰處理標識求取交集,數值相同的Hash(idcard_no)βα
和Hash(idcard_no)αβ
,表示對應的是同一個idcard_no,即該相同的idcard_no代表的車主既滿足統計方資料源參與統計的資料的過濾條件,也滿足合作資料源參與統計資料的過濾條件。根據交集,並結合表7中的第一密鑰處理標識和排序號的對應關係,可以得到交集中的第一密鑰處理標識對應的排序號。如下表10所示,假設表10中包括交集部分,以及交集對應的各個排序號。根據表10,可以確定上述交集中對應的各個排序號中的極值排序號,例如,當求最大保險分時,極值排序號可以是最大的排序號。本步驟的極值排序號是3。 在步驟218中,合作資料方將所述極值排序號發送至所述統計資料方。 例如,資料源B可以將上述極值排序號N=3發送至資料源A。 在步驟220中,統計資料方根據所述極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。 例如,資料源A在接收到極值排序號N=3時,可以根據表5,確定與排序號3對應的第一資料是530,即530是所要統計得到的最大保險分。 本例子的資料統計方法,在極值統計時通過將排序號發送至對端,使得只暴露一個排序號給對端,有效保護了本端的資料安全;並且,採用了密鑰交換協議保護所有過濾篩選字段的隱私安全。本方案既實現了對極值的統計,又保護了參與統計的雙方的資料安全。比如,在上述的例子中,保險機構不能知道某個idcard_no的車主的保險分的具體分數,同時資料機構也不能知道某個idcard_no的車主在上述保險機構的理賠次數等資訊。 為了實現上述的方法,本說明書一個或多個實施例還提供了一種資料統計裝置,該裝置應用於聯合本地資料方和合作資料方的資料進行資料統計,本地資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,合作資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料。如圖3所示,該裝置可以包括:資料發送模組31、序號接收模組32和資料確定模組33。 資料發送模組31,用於將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 序號接收模組32,用於接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 資料確定模組33,用於根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。 為了實現上述的方法,本說明書一個或多個實施例還提供了一種資料統計裝置,該裝置應用於聯合本地資料方和統計資料方的資料進行資料統計,統計資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,本地資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料。如圖4所示,該裝置可以包括:資料接收模組41、交集確定模組42、序號確定模組43和序號發送模組44。 資料接收模組41,用於接收統計資料方發送的資料標識和排序號,所述資料標識是統計資料方參與資料統計的多個第一資料對應的標識,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 交集確定模組42,用於根據本地資料方參與資料統計的多個第二資料對應的資料標識、以及所述多個第一資料的資料標識,確定標識交集; 序號確定模組43,用於根據所述標識交集中的各個資料標識對應的排序號,獲取極值排序號; 序號發送模組44,用於將所述極值排序號發送至統計資料方,以使得統計資料方根據極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。 為了實現上述的方法,本說明書一個或多個實施例還提供了一種資料統計裝置,如圖5所示,該裝置可以包括:私鑰處理模組51、序號發送模組52、標識接收模組53、密鑰合作模組54、序號接收模組55和極值確定模組56。 私鑰處理模組51,用於將本地參與資料統計的多個第一資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個第一處理標識; 序號發送模組52,用於將所述多個第一資料分別對應的第一處理標識和排序號,發送至所述合作資料方,以使得所述合作資料方對所述第一處理標識進行對端私鑰處理後產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 標識接收模組53,用於接收所述合作資料方發送的第二處理標識,所述第二處理標識是所述合作資料方對參與資料統計的第二資料的資料標識進行對端私鑰處理得到; 密鑰合作模組24,用於對所述第二處理標識進行本地私鑰處理後,產生第二密鑰處理標識,並將所述第二密鑰處理標識發送至所述合作資料方; 序號接收模組25,用於接收所述合作資料方發送的極值排序號,所述極值排序號是所述合作資料方由第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的交集對應的各個排序號中獲得; 極值確定模組26,用於根據極值排序號,得到對應的作為極值的第一資料。 在一個例子中,該裝置還可以包括: 序號產生模組,用於將本地參與資料統計的多個第一資料,按照大小順序進行排序;並根據排序結果,產生分別與所述多個第一資料對應的排序號。 資料過濾模組,用於根據預定的資料過濾條件,選擇得到所述本地參與資料統計的多個第一資料。 為了實現上述的方法,本說明書一個或多個實施例還提供了一種資料統計裝置,如圖6所示,該裝置可以包括:資料接收模組61、密鑰處理模組62、標識處理模組63、合作處理模組64、極值獲取模組65和極值發送模組66。 資料接收模組61,用於接收所述統計資料方發送的第一處理標識和排序號,所述第一處理標識是所述統計資料方對資料標識根據密鑰交換協議進行對端私鑰處理得到,所述資料標識對應參與資料統計的第一資料,所述排序號用於標識所述第一資料的排序位置; 密鑰處理模組62,用於對第一處理標識根據密鑰交換協議進行本地私鑰運算,產生第一密鑰處理標識,並儲存第一密鑰處理標識和排序號的對應關係; 標識處理模組63,用於將本地參與資料統計的多個第二資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個第二處理標識; 合作處理模組64,用於將所述第二處理標識發送至統計資料方,並接收所述統計資料方返回的第二密鑰處理標識,所述第二密鑰處理標識是所述統計資料方對第二處理標識進行對端私鑰處理得到; 極值獲取模組45,用於獲取所述第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的交集對應的各個排序號,並確定所述各個排序號中的極值排序號; 極值發送模組46,用於將所述極值排序號發送至所述統計資料方,以使得所述統計資料方根據所述極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。 為了描述的方便,描述以上裝置時以功能分為各種模組分別描述。當然,在實施本說明書一個或多個實施例時可以把各模組的功能在同一個或多個軟體和/或硬體硬體中實現。 上述方法實施例所示流程中的各個步驟,其執行順序不限制於流程圖中的順序。此外,各個步驟的描述,可以實現為軟體、硬體或者其結合的形式,例如,本領域技術人員可以將其實現為軟體碼的形式,可以為能夠實現所述步驟對應的邏輯功能的電腦可執行指令。當其以軟體的方式實現時,所述的可執行指令可以儲存在記憶體中,並被設備中的處理器執行。 例如,對應於上述方法,本說明書一個或多個實施例同時提供一種資料統計設備,該設備可以包括處理器、記憶體、以及儲存在記憶體上並可在處理器上運行的電腦指令,所述處理器通過執行所述指令,用於實現如下步驟: 將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。 上述實施例闡明的裝置或模組,具體可以由電腦芯片或實體實現,或者由具有某種功能的產品來實現。一種典型的實現設備為電腦,電腦的具體形式可以是個人電腦、膝上型電腦、蜂窩電話、相機電話、智慧型手機、個人數位助理、媒體播放器、導航設備、電子郵件收發設備、遊戲控制台、平板電腦、可穿戴設備或者這些設備中的任意幾種設備的組合。 本領域內的技術人員應明白,本說明書一個或多個實施例可提供為方法、系統、或電腦程式產品。因此,本說明書一個或多個實施例可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且,本說明書一個或多個實施例可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。 這些電腦程式指令也可儲存在能引導電腦或其他可編程資料處理設備以特定方式工作的電腦可讀記憶體中,使得儲存在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品,該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方框或多個方框中指定的功能。 這些電腦程式指令也可裝載到電腦或其他可編程資料處理設備上,使得在電腦或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理,從而在電腦或其他可編程設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方塊圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。 還需要說明的是,術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素,而且還包括沒有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下,由語句“包括一個……”限定的要素,並不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。 本說明書一個或多個實施例可以在由電腦執行的電腦可執行指令的一般上下文中描述,例如程式模組。一般地,程式模組包括執行特定任務或實現特定抽象資料類型的常式、程式、物件、組件、資料結構等等。也可以在分散式計算環境中實踐本說明書一個或多個實施例,在這些分散式計算環境中,由通過通信網路而被連接的遠程處理設備來執行任務。在分散式計算環境中,程式模組可以位於包括儲存設備在內的本地和遠程電腦儲存媒體中。 本說明書中的各個實施例均採用漸進的方式描述,各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可,每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其,對於伺服端設備實施例而言,由於其基本相似於方法實施例,所以描述的比較簡單,相關之處參見方法實施例的部分說明即可。 上述對本說明書特定實施例進行了描述。其它實施例在所附申請專利範圍的範圍內。在一些情況下,在申請專利範圍中記載的動作或步驟可以按照不同於實施例中的順序來執行並且仍然可以實現期望的結果。另外,在附圖中描繪的過程不一定要求示出的特定順序或者連續順序才能實現期望的結果。在某些實施方式中,多任務處理和並行處理也是可以的或者可能是有利的。 以上所述僅為本說明書一個或多個實施例的較佳實施例而已,並不用以限制本公開,凡在本公開的精神和原則之內,所做的任何修改、等同替換、改進等,均應包含在本公開保護的範圍之內。
100‧‧‧步驟
102‧‧‧步驟
104‧‧‧步驟
106‧‧‧步驟
108‧‧‧步驟
200‧‧‧步驟
202‧‧‧步驟
204‧‧‧步驟
206‧‧‧步驟
208‧‧‧步驟
210‧‧‧步驟
212‧‧‧步驟
214‧‧‧步驟
216‧‧‧步驟
218‧‧‧步驟
220‧‧‧步驟
31‧‧‧資料發送模組
32‧‧‧序號接收模組
33‧‧‧資料確定模組
41‧‧‧資料接收模組
42‧‧‧交集確定模組
43‧‧‧序號確定模組
44‧‧‧序號發送模組
51‧‧‧私鑰處理模組
52‧‧‧序號發送模組
53‧‧‧標識接收模組
54‧‧‧密鑰合作模組
55‧‧‧序號接收模組
56‧‧‧極值確定模組
61‧‧‧資料接收模組
62‧‧‧密鑰處理模組
63‧‧‧標識處理模組
64‧‧‧合作處理模組
65‧‧‧極值獲取模組
66‧‧‧極值發送模組
為了更清楚地說明本說明書一個或多個實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本說明書一個或多個實施例中記載的一些實施例,對於本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動性的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。 圖1為本說明書一個或多個實施例提供的一種資料統計方法的流程圖; 圖2為本說明書一個或多個實施例提供的一種資料統計方法的流程圖; 圖3為本說明書一個或多個實施例提供的一種資料統計裝置的結構示意圖; 圖4為本說明書一個或多個實施例提供的一種資料統計裝置的結構示意圖; 圖5為本說明書一個或多個實施例提供的一種資料統計裝置的結構示意圖; 圖6為本說明書一個或多個實施例提供的一種資料統計裝置的結構示意圖。
Claims (13)
- 一種資料統計方法,所述方法應用於聯合本地資料方和合作資料方的資料進行資料統計,本地資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,合作資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料,所述方法包括: 將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。
- 根據請求項1所述的方法, 所述將多個第一資料分別對應的資料標識發送至合作資料方,包括: 根據密鑰交換協議,產生本地私鑰; 利用所述本地私鑰,對所述資料標識進行本地私鑰處理後,發送至合作資料方; 所述方法還包括: 接收所述合作資料方發送的經過對端私鑰處理的資料標識; 對接收的所述資料標識進行本地資料方私鑰處理後,返回至合作資料方。
- 一種資料統計方法,所述方法應用於聯合本地資料方和統計資料方的資料進行資料統計,統計資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,本地資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料;所述方法包括: 接收統計資料方發送的資料標識和排序號,所述資料標識是統計資料方參與資料統計的多個第一資料對應的標識,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 根據本地資料方參與資料統計的多個第二資料對應的資料標識、以及所述多個第一資料的資料標識,確定標識交集; 根據所述標識交集中的各個資料標識對應的排序號,獲取極值排序號; 將所述極值排序號發送至統計資料方,以使得統計資料方根據極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。
- 一種資料統計方法,所述方法用於在本地資料方與合作資料方之間進行資料統計,所述本地資料方儲存資料標識對應的第一資料,所述合作資料方儲存同一資料標識對應的第二資料;並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述方法包括: 將本地參與資料統計的多個第一資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到本地處理標識; 將所述多個第一資料分別對應的本地處理標識和排序號,發送至所述合作資料方,以使得所述合作資料方對所述本地處理標識進行對端私鑰處理後產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 接收所述合作資料方發送的對端處理標識,所述對端處理標識是所述合作資料方對參與資料統計的第二資料的資料標識進行對端私鑰處理得到; 對所述對端處理標識進行本地私鑰處理後,產生第二密鑰處理標識,並將所述第二密鑰處理標識發送至所述合作資料方; 接收所述合作資料方發送的極值排序號,所述極值排序號是所述合作資料方由第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的交集對應的各個排序號中獲得; 根據所述極值排序號,得到對應的作為極值的第一資料。
- 根據請求項4所述的方法, 所述多個第一資料,位於本地資料方的同一個統計列中。
- 根據請求項4所述的方法,在將所述多個第一資料分別對應的本地處理標識和排序號,發送至所述合作資料方之前,所述方法還包括: 將本地參與資料統計的多個第一資料,按照大小順序進行排序; 根據排序結果,產生分別與所述多個第一資料對應的排序號。
- 根據請求項4所述的方法,所述方法還包括:根據預定的資料過濾條件,選擇得到所述本地參與資料統計的多個第一資料。
- 一種資料統計方法,所述方法用於在本地資料方與統計資料方之間進行資料統計,所述統計資料方具有資料標識對應的第一資料,所述本地資料方儲存同一所述資料標識對應的第二資料,並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述方法包括: 接收所述統計資料方發送的對端處理標識和排序號,所述對端處理標識是所述統計資料方對參與資料統計的第一資料的資料標識根據密鑰交換協議進行對端私鑰處理得到,所述排序號用於標識所述第一資料的排序位置; 對所述對端處理標識根據密鑰交換協議進行本地私鑰運算,產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係; 將本地參與資料統計的多個第二資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個本地處理標識; 將所述本地處理標識發送至統計資料方,並接收所述統計資料方返回的第二密鑰處理標識,所述第二密鑰處理標識是所述統計資料方對所述本地處理標識進行對端私鑰處理得到; 獲取所述第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的標識交集對應的各個排序號,並確定所述各個排序號中的極值排序號; 將所述極值排序號發送至所述統計資料方,以使得所述統計資料方根據所述極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。
- 一種資料統計裝置,所述裝置用於聯合本地資料方和合作資料方的資料進行資料統計,本地資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,合作資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料,所述裝置包括: 資料發送模組,用於將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 序號接收模組,用於接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 資料確定模組,用於根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。
- 一種資料統計裝置,所述裝置應用於聯合本地資料方和統計資料方的資料進行資料統計,統計資料方具有待求取極值的多個第一資料,所述多個第一資料分別對應不同的資料標識,本地資料方具有所述資料標識對應的多個第二資料,所述裝置包括: 資料接收模組,用於接收統計資料方發送的資料標識和排序號,所述資料標識是統計資料方參與資料統計的多個第一資料對應的標識,所述排序號用於標識多個第一資料之間的排序位置; 交集確定模組,用於根據本地資料方參與資料統計的多個第二資料對應的資料標識、以及所述多個第一資料的資料標識,確定標識交集; 序號確定模組,用於根據所述標識交集中的各個資料標識對應的排序號,獲取極值排序號; 序號發送模組,用於將所述極值排序號發送至統計資料方,以使得統計資料方根據極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。
- 一種資料統計裝置,所述裝置用於在本地資料方與合作資料方之間進行資料統計,所述本地資料方儲存資料標識對應的第一資料,所述合作資料方儲存同一所述資料標識對應的第二資料;並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述裝置包括: 私鑰處理模組,用於將本地參與資料統計的多個第一資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個本地處理標識; 序號發送模組,用於將所述多個第一資料分別對應的本地處理標識和排序號,發送至所述合作資料方,以使得所述合作資料方對所述本地處理標識進行對端私鑰處理後產生第一密鑰處理標識,並儲存所述第一密鑰處理標識和排序號的對應關係,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 標識接收模組,用於接收所述合作資料方發送的對端處理標識,所述對端處理標識是所述合作資料方對參與資料統計的第二資料的資料標識進行對端私鑰處理得到; 密鑰合作模組,用於對所述對端處理標識進行本地私鑰處理後,產生第二密鑰處理標識,並將所述第二密鑰處理標識發送至所述合作資料方; 序號接收模組,用於接收所述合作資料方發送的極值排序號,所述極值排序號是所述合作資料方由第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的標識交集對應的各個排序號中獲得; 極值確定模組,用於根據極值排序號,得到對應的作為極值的第一資料。
- 一種資料統計裝置,所述裝置用於在本地資料方與合作資料方之間進行資料統計,所述本地資料方具有資料標識對應的第一資料,所述合作資料方具有同一所述資料標識對應的第二資料;並且,所述方法應用於在多個第一資料中獲取極值;所述裝置包括: 資料接收模組,用於接收所述統計資料方發送的對端處理標識和排序號,所述對端處理標識是所述統計資料方對資料標識根據密鑰交換協議進行對端私鑰處理得到,所述資料標識對應參與資料統計的第一資料,所述排序號用於標識所述第一資料的排序位置; 密鑰處理模組,用於對所述對端處理標識根據密鑰交換協議進行本地私鑰運算,產生第一密鑰處理標識,並儲存第一密鑰處理標識和排序號的對應關係; 標識處理模組,用於將本地參與資料統計的多個第二資料分別對應的資料標識,根據密鑰交換協議進行本地私鑰處理,得到多個本地處理標識; 合作處理模組,用於將所述本地處理標識發送至統計資料方,並接收所述統計資料方返回的第二密鑰處理標識,所述第二密鑰處理標識是所述統計資料方對本地處理標識進行對端私鑰處理得到; 極值獲取模組,用於獲取所述第一密鑰處理標識和第二密鑰處理標識的交集對應的各個排序號,並確定所述各個排序號中的極值排序號; 極值發送模組,用於將所述極值排序號發送至所述統計資料方,以使得所述統計資料方根據所述極值排序號得到對應的作為極值的第一資料。
- 一種資料統計設備,所述設備包括記憶體、處理器,以及儲存在記憶體上並可在處理器上運行的電腦指令,所述處理器執行指令時實現以下步驟: 將所述多個第一資料分別對應的資料標識和排序號,發送至所述合作資料方,所述排序號用於標識所述多個第一資料之間的排序位置; 接收所述合作資料方返回的極值排序號,所述極值排序號是合作資料方由標識交集中的各個資料標識對應的多個排序號中獲取,所述標識交集是由所述多個第一資料對應的多個資料標識中選擇的對應合作資料方參與資料統計的第二資料的標識; 根據所述極值排序號,獲取對應所述極值排序號的本地資料方的第一資料。
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