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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111401479A(43)申请公布日2020.07.10(21)申请号202010307728.4(22)申请日2020.04.17(71)申请人支付宝(杭州)信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人刘颖婷陈超超王力周俊(74)专利代理机构北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)11309代理人陈霁周良玉(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06F21/62(2013.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书5页说明书16页附图5页(54)发明名称多方联合对隐私数据进行降维处理的方法和装置(57)摘要本说明书实施例提供一种多方联合对隐私数据进行降维处理的方法和装置,在隐私数据纵向分布的情况下,第一持有方针对第一原始矩阵进行零均值化得到第一中心矩阵,获取N*N维的非对称正交矩阵,将非对称正交矩阵与第一中心矩阵相乘得到第一隐秘矩阵,将第一隐秘矩阵发送至可信第三方。可信第三方对各个隐秘矩阵进行拼接得到全局隐秘矩阵,全局隐秘矩阵与其转置矩阵相乘得到协方差矩阵,对协方差矩阵进行本征值求解得到降维变换矩阵,对降维变换矩阵进行拆分后得到各个拆分矩阵,并发送至持有方。第一持有方用第一拆分矩阵处理第一原始矩阵得到第一降维矩阵,用以通过机器学习的方式对业务对象进行业务预测分析。CN111401479ACN111401479A权利要求书1/5页1.一种多方联合对隐私数据进行降维处理的方法,所述隐私数据分布在多个持有方中,其中任意的第一持有方存储有N个业务对象针对p项属性的属性值构成的N*p维的第一原始矩阵,所述第一原始矩阵中所述N个业务对象的数据按照预定顺序排列,不同持有方存储有所述N个业务对象的不同属性项的属性值;所述方法通过所述第一持有方执行,包括:针对所述第一原始矩阵中每项属性的属性值进行零均值化,得到第一中心矩阵;获取N*N维的非对称正交矩阵,且所述非对称正交矩阵被提供至每个持有方;计算所述非对称正交矩阵与所述第一中心矩阵的乘积,得到第一隐秘矩阵,将所述第一隐秘矩阵发送至所述多个持有方之外的可信第三方;从所述可信第三方接收与所述第一持有方对应的第一拆分矩阵;其中,所述第一拆分矩阵为对降维变换矩阵进行拆分后得到,所述降维变换矩阵基于对全局隐秘矩阵与其转置矩阵的乘积得到的协方差矩阵进行本征值求解而得到,所述全局隐秘矩阵基于对每个持有方的隐秘矩阵进行拼接得到;用所述第一拆分矩阵处理所述第一原始矩阵,得到第一降维矩阵,用以通过机器学习的方式对业务对象进行业务预测分析。2.根据权利要求1所述的方法,在得到第一降维矩阵之后,还包括:利用秘密分享算法,分别与其他持有方将各自的降维矩阵发送至数据需求方,使得所述数据需求方确定对所述N个业务对象的全部属性进行降维处理后的总降维矩阵;所述数据需求方包括所述可信第三方。3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述业务对象为以下之一:用户、商户、商品、事件;所述业务预测分析包括:预测业务对象的分类或回归值。4.根据权利要求1所述的方法,所述获取N*N维的非对称正交矩阵,且所述非对称正交矩阵被提供至每个持有方的步骤,包括:生成N*N维的非对称正交矩阵,并将所述非对称正交矩阵广播至所述第一持有方之外的其他持有方。5.根据权利要求1所述的方法,所述获取N*N维的非对称正交矩阵,且所述非对称正交矩阵被提供至每个持有方的步骤,包括:接收第二持有方广播的N*N维的非对称正交矩阵;其中,所述非对称正交矩阵为所述第二持有方生成。6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一原始矩阵中一行对应一个业务对象,一列对应一项属性;所述用所述第一拆分矩阵处理所述第一原始矩阵包括:用所述第一原始矩阵乘以所述第一拆分矩阵。7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一原始矩阵中一行对应一项属性,一列对应一个业务对象;所述用所述第一拆分矩阵处理所述第一原始矩阵包括:用所述第一拆分矩阵乘以所述第一原始矩阵。8.一种多方联合对隐私数据进行降维处理的方法,所述隐私数据分布在多个持有方中,其中任意的第一持有方存储有N个业务对象针对p项属性的属性值构成的N*p维的第一原始矩阵,所述第一原始矩阵中所述N个业务对象的数据按照预定顺序排列,不同持有方存2CN111401479A权利要求书2/5页储有所述N个业务对象的不同属性项的属性值;所述方法通过所述多个持有方之外的可信第三方执行,包括:获取多个持有方的隐秘矩阵,并且按照预定的持有方顺序对多个隐秘矩阵进行拼接,得到全局隐秘矩阵;其中,所述第一持有方的第一隐秘矩阵基于N*N维的非对称正交矩阵与第一中心矩阵相乘得到,所述第一中心矩阵基于对所述第一原始矩阵中的