基于隐私计算的纵向联邦特征衍生方法、装置、介质.pdf
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本发明涉及数据加密处理领域,公开了一种基于纵向联邦学习的隐私数据处理方法、电子设备及介质,从方差角度降低泛化误差。通过加密处理发起方用于表征商户购买行为的第一数据集和数据提供方用于表征消费者在商户处的消费行为的第二数据集并进行求交处理,得到交叉数据集,发起方随机采样交叉数据集并进行加密操作,提高了商户隐私数据的安全性;并记录被抽中的样本唯一标识并发给数据提供方,保证数据提供方的数据和发起方的数据一致性,发起方和数据提供方根据自身特征进行分箱操作得到最佳预测值,该预测值能够准确反馈商户的购买意愿行为。对最佳
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本申请公开了一种纵向联邦学习建模方法、装置、设备及计算机可读存储介质,应用于业务方时,获取进行纵向联邦学习建模所需的目标标签;对目标标签进行分解,得到目标子标签;将目标子标签分配给与目标标签对应的各个数据方,以使各个数据方基于分配的目标子标签及数据方的本地数据进行纵向联邦学习建模;其中,业务方保存有标签,数据方不保存有标签。由于所有的目标子标签集合起来才能全面描述目标标签,所以各个数据方只能借助目标子标签得到特定角度的目标标签信息,而无法得到目标标签的全部信息,避免了因加密目标标签进行传输带来的计算资源与
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纵向联邦预测优化方法、设备、介质及计算机程序产品.pdf
本申请公开了一种纵向联邦预测优化方法、设备、介质及计算机程序产品,包括:提取第一方待预测样本,并获取目标预测模型针对第一方待预测样本进行模型预测生成的第一方模型预测结果;与第二设备进行联邦交互,以供第二设备确定第二方待预测样本,并利用目标残差提升模型对第二方待预测样本执行模型预测,获得第二方模型预测结果;获取目标预测模型对应的第一方模型权重,并接收第二设备发送的第二方模型预测结果和目标残差提升模型对应的第二方模型权重;基于第一方模型权重和第二方模型权重,对第一方模型预测结果和第二方模型预测结果进行加权聚合