[发明专利]一种不暴露入模变量的联邦学习预测方法及系统有效
| 申请号： | 202111637376.X | 申请日： | 2021-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN113989036B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 郭浩亮;张韶峰;刘凯 | 申请（专利权）人： | 百融至信（北京）征信有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06F21/60;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 | 代理人： | 刘铁生;孟阿妮 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种不暴露入模变量的联邦学习预测方法，其中，所述方法包括：获得调用方数据信息；获得合作方数据信息，所述合作方数据信息包括所述调用方用户id信息、用户特征值、特征权重值，其中，所述调用方用户id信息包括所述待评价用户id信息；获得加密掩码信息，并将所述加密掩码信息、待评价用户id信息发送至合作方；获得合作方特征加权和，并将所述合作方特征加权和发送至调用方；获得加权和明文；根据所述加权和明文、调用方数据信息，获得用户打分，解决了现有技术中存在预测过程中会暴露入模变量的技术问题，达到了基于纵向逻辑回归方法，使用加密掩码在不暴露入模变量的前提下完成基于双方数据的预测打分的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 暴露 变量 联邦 学习 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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