对比文件名称：2013-03-28_US2013080457A_发明申请_US20130080457A1 DISCOVERING AND AUTOMATICALLY SIZING A PLACE OF RELEVANCE
目标专利名称：用于非平稳数据的凝聚群集的并行方法CN105247487B
模型名称：DeepSeek
### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A. 包括：接收所述数据点流**<br>**《直接公开》** | [0091] “...a plurality of position values may be received. For example, in step 221, a computing device (e.g., computer system 120) may receive a plurality of position values.” （例如，在步骤221中，计算设备（例如，计算机系统120）可以接收多个位置值。）<br>[0106] “...a set of measurements of wireless signals may be received or otherwise obtained by a mobile device or by a server...” （...一组无线信号的测量值可以由移动设备或服务器接收或以其他方式获得...） | 对比文件明确描述了接收数据点流（以“位置值”或“无线信号测量值”的形式）的步骤。这对应于目标专利中接收来自传感器或系统的数据点流的基本步骤。作用相同，都是作为数据处理流程的输入起点。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术特征。 |
| **B. 确定多个群集质心**<br>**《直接公开》** | [0090] “...identification of a place having a centroid, is performed...” （...对具有质心的地点的识别被执行...）<br>[0095] “...aggregate measurements that are similar..., by computing a centroid...” （...通过计算质心来聚合相似的测量值...）<br>[0133] “In Step 1 (see act 611 in FIG. 6A), a processor 100 is programmed to find a vector mean of WiFi traces, and determine how large a radius needs to be, to include the measurements along a path (this may be called the level 1 centroid C1).” （在步骤1（见图6A中的动作611）中，处理器100被编程以找到WiFi轨迹的向量均值，并确定需要多大的半径以包含沿路径的测量值（这可被称为层级1质心C1）。） | 对比文件多次并详细地描述了基于接收到的测量值计算“质心”（centroid）的过程，例如计算WiFi信号强度向量的均值以表征一个地点或路径段。这与目标专利中“确定多个群集质心”的技术特征完全相同，作用都是为数据点群集提供中心参考点。因此被直接公开。 |
| **C. 将所述多个群集质心划分成多个群集质心群，其中每个群集质心群包含所述多个群集质心的子集并由多个线程和/或处理器中不同的线程和/或处理器独立地采用**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件描述了生成质心树（例如图6H）和在不同层级上进行聚类，但并未描述将已确定的多个质心集合“划分”成多个“群”（子集），并指定由不同的线程或处理器“独立地采用”这些质心群来进行后续处理。 | 目标专利此特征的核心在于**并行处理架构**：将总的质心集合预先划分并分配给不同的处理单元（线程/处理器），每个单元使用分配到的质心子集独立工作。对比文件虽然涉及复杂的质心计算和聚类，但整个过程（如发现系统130的模块执行）是作为一个整体流程描述的，没有体现将质心资源划分并分配给并行处理单元独立运作的机制。因此，既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **D. 向所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器指派所述数据点流的一部分**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件描述了按时间顺序处理测量值流，但未描述将数据流的不同部分“指派”给多个不同的线程或处理器。 | 此特征是实现数据并行处理的关键步骤。对比文件中，数据流（测量值序列）是由发现系统130等模块顺序或整体处理的，没有提及在多个执行线程或处理器之间分配数据流片段。因此，本领域技术人员无法从对比文件得出此技术方案。 |
| **E. 以及组合由所述多个线程和/或处理器生成的多个群集以生成全局群集域。**<br>**《隐含公开》** | [0105] “...determine that the at least two places define an extended place of relevance.” （...确定该至少两个地点定义了一个扩展的相关地点。）<br>[0118] “...cluster merging module 132 combines any two nodes... if and only if their similarity is smaller than threshold TmergeSim...” （...聚类合并模块132合并任意两个节点...当且仅当它们的相似度小于阈值TmergeSim...）<br>[0121] “...POR extraction module 134... clusters three visit place models (home 491, work 496, home 499) and outputs two PORs 401 and 402.” （...POR提取模块134...将三个访问地点模型（家491，工作496，家499）聚类并输出两个POR 401和402。） | 对比文件描述了将多个地点模型（可视为“群集”）进行合并或聚类，以形成更大的“扩展相关地点”或最终的POR输出。这本质上是一种“组合”过程。虽然对比文件中的组合并非特指来自并行线程的结果，但其“将多个群集组合以生成更大/全局的群集域”的核心思想是相通的。根据宽松的隐含公开判断标准，本领域技术人员有可能从对比文件的聚类合并操作推理出“组合群集”这一技术手段。因此，该特征被隐含公开。 |
| **F. 其特征在于，所述接收包括：从一个或多个传感器接收所述数据点流。**<br>**《直接公开》** | [0106] “...a set of measurements of wireless signals may be received or otherwise obtained by a mobile device...” （...一组无线信号的测量值可以由移动设备接收或以其他方式获得...）<br>[0031] “...while a user is walking, a computer system 120 in the form factor of a mobile device (such as a smartphone) is carried by the user... During such movement, computer system 120 measures one or more signals in an act 301...” （...当用户行走时，用户携带着移动设备形态的计算机系统120（例如智能手机）...在此移动期间，计算机系统120在动作301中测量一个或多个信号...） | 对比文件明确说明数据（无线信号测量值）是由移动设备（如智能手机）接收或测量的。移动设备中的无线信号接收器（如WiFi、蓝牙模块）本身就是一种传感器。因此，该特征被直接公开。 |
| **G. 其特征在于，所述一个或多个传感器是加速计、陀螺仪、磁力计、或话筒中的一者或多者。**<br>**《直接公开》** | [0025] “...motion sensor 212 may utilize accelerometer..., gyroscope, geomagnetic sensor (e.g., compass)...” （...运动传感器212可以利用加速计...、陀螺仪、地磁传感器（例如，罗盘）...）<br>[0065] “...may easily incorporate motion classification, step counting, direction information, sound fingerprints, etc.” （...可以容易地结合运动分类、步数计数、方向信息、声音指纹等。） | 对比文件说明书明确列举了加速计、陀螺仪、磁力计（罗盘）作为运动传感器的组成部分，并提到可以结合“声音指纹”，这通常涉及话筒。因此，目标专利所列举的传感器类型在对比文件中已被直接公开。 |
| **H. 其特征在于，所述数据点流按循环方式被指派给所述多个线程和/或处理器。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件未描述任何将数据点流以“循环方式”分配给处理单元的方法。 | “循环方式”是一种特定的数据分配策略。对比文件中没有任何内容涉及或暗示这种分配方式。因此，该特征未被公开。 |
| **I. 其特征在于，所述数据点流按阶层式方式被指派给所述多个线程和/或处理器。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件描述了“阶层式”的质心树（例如图6H），但这是对数据进行分析和建模的结构，而不是将数据流“指派”给处理单元的方式。数据分配与质心树的层级结构无关。 | 目标专利的“阶层式方式指派”是指数据分发策略，而对比文件的“阶层式”是指数据聚类表示的结构。两者作用不同，且对比文件未描述基于阶层结构的数据指派。因此，该特征未被公开。 |
| **J. 其特征在于，指派所述数据点流的一部分包括：将接收到的数据点指派给所述多个群集质心中的一个群集质心**<br>**《直接公开》** | [0090] “...two data points (or WiFi measurements) are clustered into the same node if and only if they share sufficient similarity...” （...两个数据点（或WiFi测量值）被聚类到同一个节点中，当且仅当它们具有足够的相似性...）<br>[0121] “...a node representing a visit by a user is clustered (or combined) with whichever node (or cluster) is most similar...” （...一个代表用户访问的节点被聚类（或结合）到与其最相似的节点（或聚类）...） | 在对比文件的聚类过程中，每个新到达的数据点（测量值）都会被评估，并根据其与现有质心（或节点/聚类）的相似性，被“指派”给（即聚类到）其中一个。这直接公开了“将接收到的数据点指派给多个群集质心中的一个”的技术特征。 |
| **K. 以及将所述接收到的数据点指派给与所述多个群集质心中的这一个群集质心相对应的线程或处理器。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件描述了数据点被聚类到某个质心，但并未进一步描述基于该质心将数据点路由或指派给特定的处理线程或处理器。 | 此特征是目标专利并行处理方案中连接数据分配与处理单元的关键环节。对比文件仅完成了数据点到质心的聚类关联，没有后续的、基于此关联将数据分配给特定执行单元（线程/处理器）的步骤。因此，该特征未被公开。 |
| **L. 其特征在于，所述多个群集质心中的群集质心数目对应于线程和/或处理器数目。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件未提及处理线程或处理器的数目，更未建立质心数目与线程/处理器数目之间的对应关系。 | 此特征定义了并行处理架构中资源（质心）与计算单元（线程/处理器）之间的数量映射关系。对比文件完全没有涉及此类系统配置信息。因此，该特征未被公开。 |
| **M. 其特征在于，所述多个群集质心中的群集质心数目大于线程和/或处理器数目，并且其中所述接收到的数据点基于与所述多个群集质心中的每个群集质心相关联的数据点计数被指派给线程或处理器。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件未提及线程/处理器数目，也未描述基于质心关联的数据点计数进行数据指派的机制。 | 此特征描述了一种更复杂的、基于负载（数据点计数）的数据分配策略。对比文件的内容完全不涉及这一技术方案。因此，该特征未被公开。 |
| **N. 其特征在于，所述数据点流基于所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器的速度被指派给所述多个线程和/或处理器。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件未提及处理单元的速度，也未描述基于速度进行数据负载均衡的指派方法。 | 此特征涉及动态负载均衡。对比文件中没有任何相关内容。因此，该特征未被公开。 |
| **O. 其特征在于，所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器生成围绕向所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器置备的一个或多个质心的一个或多个群集。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件描述了系统整体生成聚类和质心（如通过发现系统130），但未描述这些工作是由多个线程或处理器“各自”围绕“各自被置备的”质心独立完成的。 | 此特征再次强调了目标专利的并行处理架构：每个处理单元使用自己专属的质心子集来生成群集。对比文件没有体现这种“分而治之”的并行处理模式。因此，该特征未被公开。 |
| **P. 其特征在于，所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器在其开始接收所述数据点流的所述部分时开始生成所述一个或多个群集。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件未描述多个处理单元及其启动时机。 | 此特征描述了并行处理单元的启动条件。由于对比文件未公开所述的多线程/处理器并行架构，该特征自然也未被公开。 |
| **Q. 其特征在于，所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器在开始生成所述一个或多个群集之前缓冲所述部分的数据点中的一个或多个数据点。**<br>**未被公开** | 无对应引用。对比文件提到了存储测量值（如[0031]），但这是系统级的存储或临时保存，并非特指每个并行处理单元为开始处理而进行的“缓冲”操作。 | “缓冲”是每个处理单元在开始计算前的本地数据准备动作。对比文件没有描述这种在并行架构下的本地缓冲行为。因此，该特征未被公开。 |
| **R. 其特征在于，还包括：丢弃所述数据点流中的数据点以减少所述数据点流中的数据点数目。**<br>**《直接公开》** | [0115] “However, this outlier 415 needs to be removed by discovery system 130 without knowing the ground truth...” （然而，这个离群值415需要由发现系统130在不知道真实情况的情况下移除...）<br>[0118] “...duration filtering module 133 filters nodes ... based on their duration... such that all remaining visits exceed the minimum duration of time TminVTime.” （...持续时间过滤模块133根据节点的持续时间过滤节点...使得所有剩余的访问超过最小持续时间TminVTime。） | 对比文件明确描述了“移除”（remove）离群值数据点，以及通过“过滤”（filters）排除不满足持续时间条件的节点（这些节点代表一组数据点）。这些操作本质上就是“丢弃数据点以减少数据点数目”，以优化处理或满足条件。因此，该特征被直接公开。 |
| **S. 其特征在于，还包括：降低生成所述数据点流的一个或多个传感器的采样率以减少所述数据点流中的数据点数目。**<br>**《隐含公开》** | [0118] “...duration filtering module 133 filters nodes ... based on their duration...” （...持续时间过滤模块133根据节点的持续时间过滤节点...） | 对比文件通过“过滤”来减少后续处理的数据量，这可以达到与“降低采样率”相似的目的，即减少待处理的数据点数目。虽然“过滤”是在数据采集后，“降低采样率”是在采集时，但二者都是控制数据输入量的技术手段。根据宽松的隐含公开判断标准，本领域技术人员有可能从“过滤以减少数据量”推理出“通过调整采样率来控制数据量”这一更广义的技术思想。因此，该特征被隐含公开。 |
| **T. 其特征在于，还包括：对所述全局群集域执行后处理。**<br>**《直接公开》** | [0105] “...determine that the at least two places define an extended place of relevance.” （...确定该至少两个地点定义了一个扩展的相关地点。）<br>[0153] “...they are used to mark in memory 110, a path-based place of relevance (POR).” （...它们被用来在存储器110中标记一个基于路径的相关地点（POR）。）<br>[0141] “...clustering each tree level separately...” （...分别对每个树层级进行聚类...） | 在对比文件中，在获得初步的聚类结果（如多个地点、路径段）后，会执行进一步的操作，如将多个地点合并为“扩展POR”，或将路径匹配结果标记为“基于路径的POR”。这些操作发生在主要聚类流程之后，属于对聚类结果的进一步处理，即“后处理”。因此，该特征被直接公开。 |
| **U. 其特征在于，所述多个处理器和/或线程驻留在一用户装备上。**<br>**《隐含公开》** | [0031] “...a computer system 120 in the form factor of a mobile device (such as a smartphone) is carried by the user...” （...用户携带着移动设备形态的计算机系统120（例如智能手机）...）<br>[0041] “...processor(s) 100 of some embodiments may be included in computer system 120...” （...一些实施例的处理器100可以包含在计算机系统120中...） | 对比文件明确说明处理发生在移动设备（用户装备）的计算机系统（包括处理器）上。虽然它没有明确描述“多个线程”驻留在UE上，但现代移动设备（智能手机）的处理器通常支持多线程处理。根据隐含公开的宽松标准，本领域技术人员可以合理推断，在移动设备上执行的数据处理任务有可能利用其处理器上的多个线程。因此，该特征被隐含公开。 |
| **V. 其特征在于，所述多个处理器和/或线程驻留在多个用户装备上。**<br>**未被公开** | [0106] “...a set of measurements of wireless signals may be received or otherwise obtained by a mobile device or by a server or by a combination thereof...” （...一组无线信号的测量值可以由移动设备或服务器或其组合接收或以其他方式获得...） | 对比文件提到数据可能来自多个移动设备，并由服务器处理。但这描述的是数据收集和处理的分布式系统架构，而非明确将并行处理任务（特别是使用多个线程对同一数据流进行并行群集的任务）分布到“多个用户装备”的处理器/线程上。目标专利的特征V强调处理单元本身分布在多个UE上。对比文件未公开此特定架构。因此，该特征未被公开。 |
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