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基于数据隐私保护的机器学习模型特征筛选方法及装置

摘要

本说明书实施例提供用于基于数据隐私保护的机器学习模型特征筛选的方法。机器学习模型具有模型特征集,并且机器学习模型的特征数据被垂直切分地分布在第一数据拥有方和至少一个第二数据拥有方处,每个数据拥有方具有与模型特征集的模型特征子集对应的特征数据。第一数据拥有方具有待筛选模型特征的特征数据,第二数据拥有方不具有待筛选模型特征的特征数据。第一数据拥有方和至少一个第二数据拥有方协同来使用各自的特征数据进行多方安全计算,以训练出待筛选模型特征的预测模型。在第一数据拥有方处,基于待筛选模型特征的预测差值确定待筛选模型特征的方差膨胀因子,以进行模型特征筛选处理。

著录项

  • 公开/公告号CN111062487A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 支付宝(杭州)信息技术有限公司;

    申请/专利号CN201911195304.7

  • 发明设计人 陈超超;王力;周俊;

    申请日2019-11-28

  • 分类号G06N20/00(20190101);G06K9/62(20060101);G06F17/18(20060101);

  • 代理机构11376 北京永新同创知识产权代理有限公司;

  • 代理人林锦辉

  • 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

  • 入库时间 2023-12-17 08:08:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N20/00 申请日:20191128

    实质审查的生效

  • 2020-04-24

    公开

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