[发明专利]预测模型的联合构建方法、装置、存储介质及计算机设备

说明书

本发明公开了一种预测模型的联合构建方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及信息技术领域，主要在于能够避免第三方与数据提供方勾结，泄露其他数据提供方的数据，在各企业联合建模的同时能够保证数据的安全性。所述方法包括：获取各个企业的样本特征数据和所述样本特征数据对应的类别标签；根据所述样本特征数据和所述类别标签，构建各个企业的加密模型；将所述各个企业的样本特征数据分别输入至对应的加密模型进行加密，得到各个企业的加密数据；根据所述各个企业的加密数据及其对应的类别标签联合构建预测模型。本发明适用于预测模型的联合构建。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其是涉及一种预测模型的联合构建方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

金融智能推荐领域中的预测模型在决策制定、产品推荐等方面起着关键性作用，为了获得预测精度更高的预测模型，企业之间通常会联合建模，尤其是当前分析的现象非常复杂，需要大量数据进行训练时，在企业联合建模时，企业之间并不会将真实数据进行分享，在分享数据之前，企业通常会对自己的数据进行加密，以确保企业数据的隐私性，之后根据各个企业分享的加密数据构建预测模型。

目前，常用的预测模型为线性回归模型和逻辑回归模型，对于线性回归模型和逻辑回归模型的数据加密方式，通常需要第三方向各个企业提供相应的随机数或者公钥，各个企业通过第三方提供的随机数或者公钥对自己的数据进行加密，之后再分享给其他企业。然而，针对线性回归模型和逻辑回归模型的数据加密过程，都需要第三方的存在，并且要求第三方足够诚信，否则第三方将提供给某企业的随机数泄露给其他企业，其他企业回推后便能得到该企业的数据，造成企业内部数据的泄露，此外，目前的加密方式都是根据选择的预测模型而定，上述两种预测模型都仅涉及加法和乘法，因此其相应的加密方式并不适用于所有预测模型。

发明内容

本发明提供了一种预测模型的联合构建方法、装置、存储介质及计算机设备，主要在于能够避免第三方与数据提供方勾结，泄露其他数据提供方的数据，在各企业联合建模的同时能够保证数据的安全性。

根据本发明的第一个方面，提供一种预测模型的联合构建方法，包括：

获取各个企业的样本特征数据和所述样本特征数据对应的类别标签；

根据所述样本特征数据和所述类别标签，构建各个企业的加密模型；

将所述各个企业的样本特征数据分别输入至对应的加密模型进行加密，得到各个企业的加密数据；

根据所述各个企业的加密数据及其对应的类别标签联合构建预测模型。

根据本发明的第二个方面，提供一种预测模型的联合构建装置，包括：

获取单元，用于获取各个企业的样本特征数据和所述样本特征数据对应的类别标签；

第一构建单元，用于根据所述样本特征数据和所述类别标签，构建各个企业的加密模型；

加密单元，用于将所述各个企业的样本特征数据分别输入至对应的加密模型进行加密，得到各个企业的加密数据；

第二构建单元，用于根据所述各个企业的加密数据及其对应的类别标签联合构建预测模型。

根据本发明的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取各个企业的样本特征数据和所述样本特征数据对应的类别标签；

根据所述样本特征数据和所述类别标签，构建各个企业的加密模型；

将所述各个企业的样本特征数据分别输入至对应的加密模型进行加密，得到各个企业的加密数据；

根据所述各个企业的加密数据及其对应的类别标签联合构建预测模型。