[发明专利]基于纵向联邦学习的信用分析方法和装置在审
| 申请号： | 202110172022.6 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN114943594A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 刘站奇;陈程;叶俊棋;王世川 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/00 | 分类号： | G06Q40/00;G06Q30/06;G06F21/60;G06N20/20 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 熊永强;贾允 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开提供了基于纵向联邦学习的信用分析方法和装置，涉及人工智能领域，包括：响应于携带有待分析对象信息的信用分析请求，对待分析对象信息进行行为特征匹配；并将待分析对象信息发送至数据协助端；对待分析对象信息相匹配的第一行为特征值进行特征分箱查询；对第一行为特征值所属的第一特征分箱进行证据权重查询；调用信用分类模型对第一证据权重值进行信用分类处理；接收数据协助端反馈的加密的第二信用分类信息，并对加密的第二信用分类信息进行解密处理；调用预设信用分析模型对第一信用分类信息和第二信用分类信息进行信用分析计算处理，得到待分析对象的信用分析结果。本公开能够有效提高信用分析结果的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 纵向 联邦 学习 信用 分析 方法 装置 | ||
【主权项】：
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