[发明专利]机器学习模型的训练样本的筛选方法及其系统有效
| 申请号： | 201911322966.6 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN110968886B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 周亚顺 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京汇思诚业知识产权代理有限公司 11444 | 代理人： | 冯伟 |
| 地址： | 310007 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例公开了一种机器学习模型的训练样本的筛选方法及其系统，该方法包括：标签提供方对样本的标签值进行同态加密，以生成不同样本对应的标签值密文。特征提供方根据样本对应的类别型特征值，将标签值密文与类别型特征值进行对应，以生成类别型特征值对应的特征密文。标签提供方对特征密文进行同态解密，以生成标签值与类别型特征值的对应关系。特征提供方根据对应关系，对类别型特征变量进行价值评估。特征提供方根据评估结果，对样本进行筛选。由此，特征提供方无法获知每个样本对应的标签值，标签提供方无法获知每个样本对应的类别型特征值，从而防止泄露用户的隐私数据，保护了用户的数据信息安全。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 训练 样本 筛选 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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