对比文件名称：WO2012104943A1_Description_20260310_0029
目标专利名称：用于非平稳数据的凝聚群集的并行方法CN105247487B
本次调用模型名称：DeepSeek
作为资深专利代理师，我将根据目标专利说明书对权利要求技术特征进行解释，并严格依据对比文件内容进行公开性判断。
## 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A. 包括：接收所述数据点流** | 对比文件涉及接收处理数据，例如：“文字列類似結合（String Similarity Join）は、要素集合Ｓ及びＲの中から...”（字符串相似连接是从元素集合S和R中...）、“入力データＳ及びＲが入力データである。”（输入数据S及R是输入数据。）、“要求制御部１１が文字列類似結合の処理要求を取得する（Ｓ５０１）。”（要求控制部取得字符串相似连接的处理请求（S501）。） | **未公开**。对比文件公开的是接收待处理的字符串数据集合（如S和R）或处理请求，其数据是离散的字符串元素集合，用于相似性连接查询。而目标专利中的“接收数据点流”根据说明书[0071]、[0081]、[0087]段解释，是指从传感器（如加速计、话筒）连续生成的、需要“在运行中”处理的实时数据流。两者的数据形态（集合 vs. 流）、处理场景（批处理查询 vs. 在线流处理）和作用（进行相似性匹配 vs. 进行动态群集）均不相同。本领域技术人员无法从对比文件毫无疑义地得出或合理推断出接收传感器数据点流的技术方案。 |
| **B. 确定多个群集质心** | 对比文件未提及“群集质心”（cluster centroid）或类似概念。其核心是计算字符串间的编辑距离，例如：“文字列類似結合では、入力データＳに含まれるタプルｓの結合キーと入力データＲに含まれるタプルｒの結合キーとの間の編集距離が所定閾値以下となるタプルｓとタプルｒとの全てのペアが検出される。”（在字符串相似连接中，检测输入数据S中包含的元组s的结合键与输入数据R中包含的元组r的结合键之间的编辑距离在预定阈值以下的所有元组s和元组r的对。） | **未公开**。“确定多个群集质心”是目标专利群集算法（如k均值）的核心步骤（参见说明书[0059]-[0065]），用于作为数据点归类的中心。对比文件处理的是字符串相似性连接，其技术方案围绕如何高效计算和比较字符串间的编辑距离，完全不涉及数据点群集，也没有群集质心的概念。因此，该特征既未被直接公开，也无法从对比文件的内容中隐含得出。 |
| **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** | 对比文件未提及“群集质心”及其划分。其涉及数据分配，例如：数据管理装置20将生成的SIP元组（一种关键信息元组）分配给不同的结合处理装置30（参见图5的S504及对应描述）。分配的依据是SIP元组中部分字符串的首字符（参见说明书“データ分配部２２は、各ＳＩＰタプルの末尾部分文字列の先頭文字又は先頭部分文字列の末尾文字に基づいて、各ＳＩＰタプルの分配先を決定する。”）。 | **未公开**。该特征描述了将群集质心集合划分并分配给不同处理单元的核心并行策略（参见说明书[0071]-[0073]）。对比文件虽然公开了将数据（SIP元组）分配给多个处理装置，但其分配的对象是代表字符串部分信息的元组，而非群集质心。两者分配的技术实体（字符串元组 vs. 群集质心）、目的（便于基于字符的相似性过滤 vs. 让每个线程围绕一部分质心进行独立群集）和所依据的规则（基于首字符哈希 vs. 划分质心集）完全不同。因此，该特征未被公开。 |
| **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** | 对比文件公开了向多个处理装置分配数据。例如：“データ分配部２２は、...各ＳＩＰタプルを、分配先として決定された各結合処理装置３０に、各タプルのデータとして、それぞれ分配（送信）する。”（数据分配部将各SIP元组作为各元组的数据，分别分配（发送）给所决定的各分配目的地的结合处理装置30。）结合处理装置30相当于处理器。 | **隐含公开 (d)**。对比文件公开了将数据（SIP元组）分配给多个处理装置（处理器）。虽然对比文件分配的是从原始字符串数据生成的SIP元组集合，而目标专利分配的是原始数据点流的一部分，但两者在“将待处理的数据分割并分配给多个处理单元以进行并行处理”这一高层次概念上是一致的。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数据分配操作进行推理，推断出将数据流的一部分分配给多个线程/处理器的技术方案。然而，两者分配的数据类型和具体分配策略存在差异。 |
| **E. 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。** | 对比文件公开了组合来自多个处理装置的结果。例如，系统控制装置10的结果生成部12接收各结合处理装置30发送的“局所結合結果”（局部结合结果），并进行处理以生成最终的结合结果（参见图5的S506-S507及图12）。 | **隐含公开 (e)**。对比文件公开了组合来自多个处理装置（处理器）的局部结果以生成全局结果。虽然目标专利组合的是“群集”以生成“全局群集域”，而对比文件组合的是“字符串相似连接候选对”以生成“最终结合结果”，但两者在“并行处理后的结果整合”这一高层次步骤上相似。根据宽松的隐含公开判断标准，可以认为该特征被隐含公开。但需注意，两者组合的技术对象（群集 vs. 字符串对）和目的（形成全局数据分组 vs. 形成全局匹配结果）不同。 |
| **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。** | 对比文件未提及从传感器接收数据。其数据来源是诸如数据库中的字符串集合（如产品编号），参见图20的输入数据S和R。 | **未公开**。该特征限定了数据点流的具体来源是一个或多个传感器。根据说明书[0071]、[0081]、[0087]段，这是为了解决移动设备上传感器生成数据过多、需在线处理的问题。对比文件处理的是常规的字符串数据集合（如产品名录），完全不涉及传感器数据流。该特征未被公开。 |
| **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。** | 对比文件未提及任何具体传感器。 | **未公开**。该特征进一步限定了传感器的具体类型。对比文件完全没有涉及这些硬件传感器。该特征未被公开。 |
| **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。** | 对比文件中数据（SIP元组）的分配是基于其部分字符串的首字符进行哈希映射到处理装置（参见图8及描述），例如根据字符“X”、“Y”、“Z”、“W”映射到不同的结合处理装置。这不是循环方式。 | **未公开**。该特征限定了数据点流的一种具体分配策略（循环方式）。对比文件公开的分配策略是基于数据内容（字符串首字符）的哈希，与循环方式不同。本领域技术人员无法从对比文件毫无疑义地得出或合理推断出循环分配方式。 |
| **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。** | 对比文件中未描述阶层式（hierarchical）的数据指派方式。其分配是单层的，基于SIP元组的首字符直接映射。 | **未公开**。该特征限定了数据点流的另一种具体分配策略（阶层式方式）。对比文件未公开任何阶层式分配方法。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** | 对比文件未提及“群集质心”，因此也不存在将数据点指派给群集质心的操作。其操作是将SIP元组分配给处理装置。 | **未公开**。该特征描述了阶层式指派方法中的一个具体步骤，涉及群集质心。如前述，对比文件没有群集质心的概念，因此该步骤无法在对比文件中找到对应或可合理推断的基础。 |
| **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。** | 对比文件未提及“群集质心”及其与线程/处理器的对应关系。 | **未公开**。该特征是特征J的延续，同样依赖于群集质心的概念。对比文件未公开。 |
| **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。** | 对比文件未提及“群集质心”，因此不存在质心数目与处理器数目的对应关系。 | **未公开**。该特征限定了群集质心数目与处理单元数目的关系。对比文件未公开。 |
| **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。** | 对比文件未提及“群集质心”及其数据点计数。 | **未公开**。该特征限定了更复杂的阶层式指派规则。对比文件未公开。 |
| **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。** | 对比文件中未提及根据处理器的速度来分配数据。其分配仅基于数据内容（字符串首字符）。 | **未公开**。该特征限定了基于处理器性能进行负载均衡的分配策略。对比文件未公开此策略。 |
| **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。** | 对比文件中，每个结合处理装置30执行的是字符串相似性连接处理，即计算所分配到的SIP元组之间的编辑距离，并筛选出满足阈值条件的元组对（参见图10及描述）。它不生成“围绕质心的群集”。 | **未公开**。该特征描述了每个处理单元执行的核心任务：生成群集。这是目标专利方法的目的所在。对比文件中每个处理单元执行的是完全不同的任务：字符串相似性匹配。两者处理算法和目标根本不同。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。** | 对比文件未描述处理装置开始处理的时机细节。其流程是系统控制装置发送执行命令后，各装置按步骤执行（参见图5）。 | **未公开**。该特征限定了群集生成的启动时机。对比文件未公开此类具体实施细节。 |
| **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。** | 对比文件未提及数据缓冲。SIP元组被接收后存储在SIP元组存储部35（参见图4），但这属于数据存储以用于后续处理，并非特指为控制处理时机而进行的“缓冲”。 | **未公开**。该特征限定了处理前可能的数据缓冲行为。对比文件未明确公开此缓冲步骤。 |
| **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。** | 对比文件未提及丢弃数据点以控制数据量。 | **未公开**。该特征涉及处理数据流时的一种降载策略。根据说明书[0071]、[0081]段，这是针对传感器数据流可能过多的解决方案。对比文件处理的是给定的静态数据集，不存在丢弃数据点的需求或公开。 |
| **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。** | 对比文件未提及传感器及其采样率。 | **未公开**。该特征涉及在传感器源头控制数据流的策略。对比文件未涉及传感器数据流。 |
| **T. 其特征在于，还包括：对所述全局群集域执行后处理。** | 对比文件中，系统控制装置10会对来自各处理装置的局部结果进行整合，例如去除重复结果、保留最小编辑距离的结果（参见图12），这可以视为一种后处理。 | **隐含公开 (t)**。对比文件公开了对并行处理得到的全局结果进行进一步处理（如去重、选择）的步骤。虽然处理的对象不同（字符串匹配结果 vs. 群集域），但“对全局结果执行后处理”这一概念是相似的。根据宽松的隐含公开判断标准，可以认为该特征被隐含公开。 |
| **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。** | 对比文件中的系统包括系统控制装置、数据管理装置、结合处理装置等，它们通过网络连接（参见图1），并未限定这些装置是“用户装备”（UE）。说明书背景技术提到“客户端设备（在本文中被称为用户装备（UE））”，但这是目标专利的上下文。对比文件未明确其装置是UE。 | **未公开**。该特征限定了处理单元的物理部署位置为用户装备。对比文件描述的是一个分布式处理系统，其装置是服务器或处理主机，并未将其描述或暗示为移动用户装备（UE）。该特征未被公开。 |
| **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。** | 同上，对比文件未将其处理装置描述为用户装备（UE）。 | **未公开**。该特征限定了处理单元分布在多个用户装备上。对比文件未公开。 |
## 结论
根据上述比对分析，对比文件WO2012104943A1公开了目标专利权利要求中的部分技术特征，但主要是高层次、概念性的并行处理步骤（如分配数据、组合结果、后处理），且这些步骤在具体技术语境、处理对象和目的上与目标专利存在本质差异。目标专利核心的“群集”相关特征（如群集质心的确定、划分、生成群集等）以及涉及“传感器数据流”的特征均未被对比文件公开。
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