[发明专利]基于联邦学习的样本特征分箱方法、终端、设备和介质在审
| 申请号： | 202011521194.1 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112633367A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 康焱 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F21/62;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 张志江 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及金融科技技术领域，公开了一种基于联邦学习的样本特征分箱方法、终端、设备、介质和计算机程序产品。基于联邦学习的样本特征分箱方法：第一终端获取第二终端发送的各个样本信息，其中，样本信息包括样本特征对应的标识符；对各个标识符进行排序，并对排序后的各个标识符进行分箱操作得到多个第一分箱；根据标识符确定每个分箱对应的标签值，并根据第一分箱对应的各个标签值确定相邻的第一分箱的合并值；在各个合并值不满足合并要求时，将每个第一分箱对应的各个标识符发送至第二终端，以供第二终端将属于第一分箱的每个标识符的特征值确定为同一分箱。本发明避免了特征分箱时出现数据泄密，提高了样本特征分箱安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 样本 特征 方法 终端 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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