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Mixed data fingerprinting with principal components analysis

机译：混合数据指纹与主成分分析

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Principal components analysis is applied to data sets to fingerprint the dataset or to compare the dataset to a “wild file” that may have been constructed from data found in the dataset. Principal components analysis allows for the reduction of data used for comparison down to a parsimonious compressed signature of a dataset. Datasets with different patterns among the variables will have different patterns of principal components. The principal components of variables (or a relevant subset thereof) in a wild file may be computed and statistically compared to the principal components of identical variables in a data provider's reference file to provide a score. This constitutes a unique and compressed signature of a file that can be used for identification and comparison with similarly defined patterns from other files.

机译：主成分分析应用于数据集以指纹数据集或将数据集与在数据集中找到的数据中构造的“Wild文件”进行比较。主成分分析允许减少用于比较的数据，用于比较到数据集的解析压缩签名。变量中具有不同模式的数据集将具有不同的主组件模式。可以在数据提供商的参考文件中计算出在野外文件中的变量（或其相关子集）的主要组成部分和统计数据，以提供数据提供商的参考文件中的相同变量的主要组成部分来提供分数。这构成了一个文件的唯一和压缩签名，可用于标识和比较与其他文件的类似定义模式。

著录项

公开/公告号US11157657B2

专利类型
公开/公告日2021-10-26

原文格式PDF
申请/专利权人 LIVERAMP INC.;
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申请/专利号US201716472295
发明设计人 MARTIN ROSE;CHRISTINA TSZ LING LEUNG;
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申请日2017-11-20
分类号G06F21/16;G06F21/62;G06F21/64;G06F17/16;G06F17/17;G06F16/68;G06F21/55;G06F21/57;G06F16/41;G06F16/17;G06F16/61;G06F17/12;
国家 US
入库时间 2022-08-24 21:53:07

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