[发明专利]针对跨特征联邦学习的特征选择方法、装置及相关设备在审
| 申请号： | 202011377391.0 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112508199A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 张宇;孟丹;李宏宇;李晓林 | 申请（专利权）人： | 同盾控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人： | 孙宝海;袁礼君 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供一种针对跨特征联邦学习的特征选择方法、装置、电子设备及可读介质，该方法包括：确定本地的第一数据集、数据标签和第一数据集的第一内积；与具有第二数据集的第二设备端通信获得第一数据集和第二数据集的第二内积，以及第二数据集的第三内积；搭建线性模型，并根据第一内积、第二内积、第三内积确定线性模型中第一模型参数的解析解和第二模型参数的解析解；根据第一模型参数的解析解和第二模型参数的解析解确定参数的检验统计量；根据第一模型参数和第二模型参数中各参数的检验统计量进行特征选择。本公开实施例提供的技术方案能够考虑组合特征和数据标签的相关关系，显著提升了数据匹配程度，有助于提高知识联邦建模效果。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 特征 联邦 学习 选择 方法 装置 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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