[发明专利]一种面向决策树的横向联邦学习方法有效
| 申请号： | 202011222998.1 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112308157B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 田志华;张睿;侯潇扬;刘健;任奎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向决策树的横向联邦学习方法，该方法包括：所有参与者基于二分法查找数据特征集合中每个特征的分位数草图；参与者根据分位数草图，利用本地持有数据特征，为每个特征构建局部直方图；在所有局部直方图添加满足差分隐私的噪声，并通过安全聚合方法处理后发送给协调者；所述协调者将每个特征的局部直方图合并为一个全局的直方图，并根据所述直方图训练第一棵决策树的根节点；所述协调者将所述节点信息发送给其余参与者；所有参与者更新局部直方图并重复以上过程进行训练，得到训练好的决策树。本发明的横向联邦学习方法具有使用简便、训练高效等优点，可以保护数据隐私，为数据保护水平提供量化支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 决策树 横向 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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