[发明专利]一种用于共享学习的多源多模态数据预处理方法及系统有效
| 申请号： | 202011192607.6 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112183765B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 郑小林;应森辞;吴锐 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/54;G06F21/60 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 周世骏 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术，旨在提供一种用于共享学习的多源多模态数据预处理方法及系统。包括步骤：跨服务器之间的数据通信；多源数据加密；隐私保护样本对齐；多源数据过滤，形成最后的统一数据。本发明将共享学习模型训练之前的预处理阶段抽象成系统，利用多个子系统分步骤完成预处理过程，实现跨服务器之间的数据通信、多源数据加密、隐私保护样本对齐和多源数据过滤，使得共享学习系统预处理阶段根具有系统性、更加具体完整。提供了多源数据通信、加密、对齐、过滤方法，执行效率更高，安全性更强，能够保证数据隐私。本发明独立于具体的共享学习任务，可以作为单独模块集成在任何多源数据处理任务中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 共享 学习 多源多模态 数据 预处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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