[发明专利]一种基于隐私保护的图模型训练方法、装置及设备有效
| 申请号： | 202110801373.9 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113361658B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 吴若凡 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F21/62;G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 朱文杰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例公开了一种基于隐私保护的图模型训练方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：获取待构建的第一图表的节点信息，以及第二图表的节点信息和节点连接信息；基于第一图表的节点信息，通过预设的全连接网络构建第一图表，并基于第二图表的节点信息和节点连接信息，通过预设的图网络构建第二图表，基于第一节点的隐向量和第一节点对应的训练标签信息，构建第一样本数据；分别为第一图表中的第二节点和第二图表中的节点生成相应的训练标签信息，基于第二节点和第二图表中的节点的隐向量和生成的训练标签信息，构建第二样本数据；基于第一样本数据和第二样本数据对图模型进行模型训练，并获取对应的梯度信息发送给服务器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 隐私 保护 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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