对比文件名称：2011-06-14_US7962607B_发明授权_US07962607B1 Generating an operational definition of baseline for monitoring network traffic data
目标专利名称：用于非平稳数据的凝聚群集的并行方法CN105247487B
本次调用的模型名称：专利创造性评估模型
根据目标专利说明书，其涉及一种用于对数据点流（特别是来自传感器的非平稳数据）进行凝聚群集的并行方法。其核心在于通过将数据点流和/或群集质心划分给多个线程和/或处理器，由它们独立处理各自的数据部分并生成局部群集，最后组合成全局群集域，以此实现高效的在线的并行处理。对比文件US7962607B公开了一种为监测网络流量数据生成基线定义的方法，其涉及对历史网络流量数据进行分组、聚类、变换等处理以预测基线及包络。经比对分析，特征比对表格如下：
| 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《直接公开》 | 说明书第[0025]-[0027]段：“The analysis engine 100 may receive data from a plurality of sources... The data query module 102 may extract, filter, group and order the data based on preset criteria...”（分析引擎100可以从多个来源接收数据……数据查询模块102可以基于预设标准提取、过滤、分组和排序数据……） | 对比文件明确公开了其系统接收数据（网络流量数据）并进行提取、分组。虽然数据源（网络实体）与目标专利可能的来源（传感器）不同，但“接收数据流”这一技术动作本身已被直接公开。本领域技术人员能够毫无疑义地从对比文件得出“接收数据点流”这一技术特征。 |
| B《直接公开》 | 说明书第[0037]段：“The data preparation module calculates 506 centroids of all clusters marked ‘old’.”（数据准备模块计算506所有标记为‘旧’的聚类的质心。） | 对比文件在描述其聚类方法时，明确记载了计算“centroids”（质心）。该步骤是聚类算法中的常规步骤，用于表征每个聚类的中心点。这与目标专利中“确定多个群集质心”的技术特征实质相同，被直接公开。 |
| C《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征C的核心在于“划分”质心并交由“不同的线程和/或处理器独立地采用”，这是实现并行处理的关键。对比文件虽然公开了聚类和质心，但整个数据处理流程（数据准备、分析）是由分析引擎100的各个模块顺序执行的，说明书未提及任何多线程、多处理器并行处理架构，更没有将质心集合划分给不同处理单元独立操作的任何教导或启示。因此，该特征未被公开。 |
| D《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征D涉及将数据点流的一部分指派给多个线程/处理器。对比文件在处理数据时，数据查询模块102提取数据后缓存，然后由数据准备模块106等顺序处理，不存在将数据流划分并分派给多个并发执行的线程或处理器的过程。因此，该特征未被公开。 |
| E《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征E是组合由多个独立线程/处理器生成的群集。由于对比文件未公开任何由多个线程/处理器并行生成群集的技术方案（特征C、D未公开），因此自然也不存在“组合”这些并行生成的群集以形成全局群集域的步骤。该特征未被公开。 |
| F《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征F限定数据点流“从一个或多个传感器接收”。对比文件的数据来源是网络流量数据（如接口、服务器、应用等），属于逻辑实体产生的数据，而非物理传感器（如加速计、话筒）。该限定未被公开。 |
| G《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征G进一步限定传感器类型为加速计、陀螺仪、磁力计或话筒。对比文件完全未提及任何此类物理传感器。该特征未被公开。 |
| H《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征H限定数据点流按循环方式指派。对比文件未公开任何将数据指派给多个处理单元的方法，更未提及“循环方式”这一具体指派策略。该特征未被公开。 |
| I《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征I限定数据点流按阶层式方式指派。对比文件未公开任何将数据指派给多个处理单元的方法，也未提及“阶层式”指派策略。该特征未被公开。 |
| J《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征J是阶层式指派的具体步骤之一，涉及将数据点指派给质心。对比文件在聚类过程中，数据点会根据与质心的距离被分配到某个聚类，但这发生在单一处理流程内部，目的是形成聚类，而非为了将数据点“指派”给不同的处理线程或处理器。其作用与目标专利中作为并行分发机制一部分的“指派”不同。该特征未被公开。 |
| K《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征K是阶层式指派的具体步骤之二，涉及将数据点指派给对应质心的线程/处理器。对比文件未建立质心与处理线程/处理器之间的对应关系，因此该步骤不存在。该特征未被公开。 |
| L《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征L限定质心数目与线程/处理器数目对应。对比文件未涉及多线程/处理器架构，因此该限定条件无对应基础，未被公开。 |
| M《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征M限定质心数目大于线程/处理器数目，并基于数据点计数指派。对比文件未涉及多线程/处理器架构及相应的数据分发偏置机制，该特征未被公开。 |
| N《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征N限定基于处理速度指派数据。对比文件未提及任何根据处理器或线程速度来分配数据负载的考虑或方法。该特征未被公开。 |
| O《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征O限定每个线程/处理器生成围绕其质心的群集。由于对比文件未公开将质心划分给多个线程/处理器（特征C未公开），也未公开向它们指派数据（特征D未公开），因此每个线程/处理器独立生成群集的步骤不存在。该特征未被公开。 |
| P《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征P限定线程/处理器在开始接收数据时即开始生成群集。该特征依附于前述并行处理框架。对比文件未公开该框架，故该具体操作时机亦未被公开。 |
| Q《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征Q限定线程/处理器在生成群集前缓冲数据点。该特征依附于前述并行处理框架。对比文件未公开该框架，故该具体缓冲行为未被公开。 |
| R《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征R涉及为减少数据量而丢弃数据点。对比文件在第[0027]段提到原始数据如果太旧可能不使用（“Raw data may be too old to use”），但这是一种基于数据时效性的选择，而非目标专利中为了应对实时数据流过大、必须在处理前主动“丢弃”部分数据以减少处理负担的技术手段。二者目的和作用不同，该特征未被公开。 |
| S《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征S涉及降低传感器采样率以减少数据量。对比文件处理的是网络流量数据，未涉及物理传感器及其采样率的控制。该特征未被公开。 |
| T《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征T涉及对全局群集域执行后处理（如数据挖掘）。对比文件在生成基线和包络线后，主要用于告警和监控，未公开对聚类结果本身进行进一步的数据挖掘或后处理。该特征未被公开。 |
| U《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征U限定处理单元驻留在单个用户装备（UE）上。对比文件的系统（分析引擎100）通常部署于网络管理侧服务器，并未描述或暗示其运行于用户装备（如手机等移动终端）上。该特征未被公开。 |
| V《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利特征V限定处理单元分布在多个用户装备上。对比文件未描述处理任务分布在多个用户装备上的架构。该特征未被公开。 |
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