# В Бэйханском университете разработали кластерный метод оценки федеративных траекторных данных

- Опубликовано: 2026-11-07 04:44 UTC
- Раздел: Цифра и вычисления › Софт и сервисы
- Теги: федеративные траекторные данные, оценка данных Шепли, алгоритм кластеризации траекторий, Бэйханский университет
- Адрес: https://realtech.media/ru/news/rt-c9b98ce07313f07d014bf761_v_beykhanskom_universitete/

**Инженеры предложили алгоритм ускоренного расчета вектора Шепли для распределенных систем геоданных на основе центров кластеров.**

![Beihang University proposes clustering framework for federated trajectory data valuation](https://realtech.media/media/2026/11/ae28d8a4071eab8e.jpg)
*Michael Darter, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0*

Исследовательская группа под руководством профессора Юнсиня Туна из Бэйханского университета разработала алгоритмический фреймворк для оценки распределенных траекторных данных в федеративных системах, сообщает EurekAlert [1]. Разработка направлена на устранение разрозненности хранилищ информации путем справедливого распределения компенсаций между владельцами баз данных.

В реальных условиях массивы траекторий принадлежат независимым операторам, неохотно передающим записи без точной оценки их вклада [1]. Классические методы вычисления вектора Шепли, применяемые для честного распределения полезности в теории кооперативных игр, сталкиваются с высокой вычислительной сложностью при масштабировании на крупные распределенные массивы пространственно-временных координат.

## Декомпозиция пространственно-временных единиц

Для оптимизации нагрузки инженеры применили свойство декомпозиции общей функции полезности по дискретным парам «участок дороги — временной интервал» [1]. За счет этого глобальная задача оценки траекторий разделяется на множество независимых расчетных блоков, отражающих перемещения на конкретных отрезках сети.

## Кластеризация и перенос значений

Алгоритм кластеризации группирует пары дорожных отрезков и временных отметок со схожим профилем покрытия маршрутов, выявляя вычислительную избыточность [1]. Вектор Шепли рассчитывается строго для центрального элемента каждого сформированного кластера, после чего полученное значение экстраполируется на всех участников этой группы [1]. По данным авторов, испытания на реальных наборах данных подтвердили прирост скорости вычислений и точности оценки по сравнению с базовыми методами [1].

## Источники

1. [EurekAlert](https://www.eurekalert.org/news-releases/1150812)

---

Источник: RealTech, realtech.media — https://realtech.media/ru/news/rt-c9b98ce07313f07d014bf761_v_beykhanskom_universitete/