一种基于树模型的预测方法和装置.pdf

(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CN110751330A(43)申请公布日2020.02.04(21)申请号201910995202.7(22)申请日2019.10.18(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代理人张静娟周良玉(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称一种基于树模型的预测方法和装置(57)摘要本说明书实施例提供了一种基于树模型的预测方法和装置，其中，所述方法由树模型的模型拥有方执行、针对数据拥有方中的第一对象进行预测，所述方法包括：对n个节点确定随机排列顺序；依据随机排列顺序依次对n个节点中的每个节点执行：将该节点对应的第一特征发送给数据拥有方；与数据拥有方共同执行比较计算，以获取该节点的特征分裂值与第一对象的第一特征的特征值的比较结果，所述比较计算使得对于模型拥有方隐藏第一对象的第一特征的特征值，对于数据拥有方隐藏该节点的特征分裂值；基于n个节点中每个节点的所述比较结果、n个节点中每个节点在所述树模型中的位置，通过所述树模型输出对所述第一对象的预测结果。CN110751330ACN110751330A权利要求书1/3页1.一种基于树模型的预测方法，其中，所述方法由所述树模型的模型拥有方执行、针对数据拥有方中的第一对象进行预测，其中，所述数据拥有方拥有所述第一对象的m个特征各自的特征值，所述树模型中除了叶子节点之外还包括n个节点，所述模型拥有方拥有所述n个节点中每个节点的以下数据：该节点在所述树模型中的位置、该节点对应的特征、以及该节点的特征分裂值，其中，所述节点对应的特征为所述m个特征中的一个特征，所述方法包括：对所述n个节点确定随机排列顺序；依据所述随机排列顺序依次对所述n个节点中的每个节点执行：将该节点对应的第一特征发送给数据拥有方；与所述数据拥有方共同执行比较计算，以获取该节点的特征分裂值与所述第一对象的第一特征的特征值的比较结果，所述比较计算使得对于所述模型拥有方隐藏所述第一对象的第一特征的特征值，对于所述数据拥有方隐藏该节点的特征分裂值；基于所述n个节点中每个节点的所述比较结果、所述n个节点中每个节点在所述树模型中的位置，通过所述树模型输出对所述第一对象的预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，还包括，在通过所述树模型输出对所述第一对象的预测结果之后，将所述预测结果发送给数据拥有方。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述树模型包括N棵树，所述n个节点中每个节点在所述树模型中的位置包括：该节点所属树的标识、以及该节点在其所属树中的节点编号，其中，所述节点编号基于该节点在其所属树中的位置确定。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述树模型包括N棵树，所述n个节点中每个节点在所述树模型中的位置包括该节点在所述树模型中的整体节点编号，该整体节点编号基于该节点所属树在所述N棵树中的排列顺序、及该节点在其所属树中的位置确定。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述树模型为以下任一模型：随机森林、GBDT模型、Xgboost模型、决策树。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述比较计算基于以下任一项实施：混淆电路、安全计算环境。7.一种基于树模型的预测方法，其中，所述方法由数据拥有方执行、针对数据拥有方中的第一对象进行预测，其中，所述数据拥有方拥有所述第一对象的m个特征各自的特征值，所述树模型属于模型拥有方，所述树模型中除了叶子节点之外还包括n个节点，所述模型拥有方拥有所述n个节点中每个节点的以下数据：该节点在所述树模型中的位置、该节点对应的特征、以及该节点的特征分裂值，其中，所述节点对应的特征为所述m个特征中的一个特征，所述方法包括，以由所述模型拥有方确定的随机排列顺序依次对所述n个节点中的每个节点执行：从所述模型拥有方接收与该节点对应的第一特征；与所述模型拥有方共同执行比较计算，以使得所述模型拥有方获取该节点的特征分裂值与所述第一对象的第一特征的特征值的比较结果，所述比较计算使得对于所述模型拥有方隐藏所述第一对象的第一特征的特征值，对于所述数据拥有方隐藏该节点的特征分裂值。8.根据权利要求7所述的方法，还包括，在与所述模型拥有方共同执行比较计算之后，2CN110751330A权利要求书2/3页从所述模型拥有方接收通过所述树模型输出的对所述第一对象的预测结果。9.一种基于树模型的预测装置，其中，所述装置部署在所述树模型的模型拥有方中、用于针对数据拥有方中的第一对象进行预测，其中，所述数据拥有方拥有所述第一