[发明专利]基于联邦学习的数据特征查询方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于联邦学习的数据特征查询方法，其特征在于，所述方法基于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括具有标签的主动方设备，以及至少一个被动方设备，所述方法包括：

主动方设备基于数据特征对于联邦学习模型的重要程度，在用于训练联邦学习模型的多个数据特征中确定至少一个待查询数据特征；

其中，所述重要程度用于指示所述待查询数据特征对于所述联邦学习模型的预测结果的影响程度；

分别确定与各所述待查询数据特征对应的被动方设备；

发送各所述待查询数据特征对应的查询请求至相应的被动方设备；

当所述主动方设备具备特征查询权限时，接收所述被动方设备返回的相应待查询数据特征的特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据特征对于联邦学习模型的重要程度，在用于训练联邦学习模型的多个数据特征中确定至少一个待查询数据特征，包括：

获取用于训练联邦学习模型的多个数据特征中各数据特征的重要程度；

基于所述重要程度顺序，对所述多个数据特征进行排序，得到排序结果；

从所述排序结果中第一个数据特征开始，选取至少两个数据特征作为所述待查询数据特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定与各所述待查询数据特征对应的被动方设备，包括：

获取各所述待查询数据特征关联的被动方标识；

基于所述待查询数据特征关联的被动方标识，确定与各所述待查询数据特征对应的被动方设备。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发送各所述待查询数据特征对应的查询请求至相应的被动方设备，包括：

获取各所述被动方设备发送的授权信息；

针对各所述待查询数据特征，发送携带相应授权信息的查询请求至所述被动方设备；

其中，所述授权信息，用于供所述被动方设备基于所述授权信息确定所述主动方设备的优先级，并基于所述优先级对所述待查询数据特征进行查询。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述主动方设备具备特征查询权限时，接收所述被动方设备返回的相应待查询数据特征的特征信息，包括：

当所述主动方设备具备特征查询权限、且所述主动方设备的特征查询权限对应数据特征的特征内容时，

接收所述被动方设备返回的相应待查询数据特征的特征内容；

其中，所述特征内容通过所述被动方设备基于所述查询请求中携带的特征标识进行特征内容查询得到。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述主动方设备具备特征查询权限时，接收所述被动方设备返回的相应待查询数据特征的特征信息，包括：

当所述主动方设备具备特征查询权限、且所述主动方设备的特征查询权限对应数据特征的特征类别时，

接收所述被动方设备返回的相应待查询数据特征所归属的特征类别；

其中，所述特征类别为，所述被动方设备查询所述待查询数据特征所携带的标签得到。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述主动方设备不具备特征查询权限时，接收所述被动方设备返回的针对所述查询请求的拒绝信息；

其中，所述拒绝信息，用于指示所述主动方设备不具备相应特征的查询权限。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述待查询数据特征的特征信息的重要程度；

基于所述待查询数据特征的特征信息的重要程度，对用于训练联邦学习模型的数据特征的权重进行调整；

采用调整后的权重以及所述数据特征对所述联邦学习模型重新进行训练。