[发明专利]基于秘密共享机制的分布式支持向量机训练方法及系统有效
| 申请号： | 202310869601.5 | 申请日： | 2023-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN116595589B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 张纪峰;王继民;赵延龙;郭金 | 申请（专利权）人： | 中国科学院数学与系统科学研究院;北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/10;G06F18/214;G06F18/2411;H04L9/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 102629 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及支持向量机技术领域，特别是指一种基于秘密共享机制的分布式支持向量机训练方法和系统，所述方法包括：S1、将支持向量机SVM的优化问题使用交替方向乘子法ADMM算法分解成N个子优化问题；S2、将所述N个子优化问题分别由N个参与方进行本地求解，所述N个参与方各自拥有数据横向分布的数据集，这些数据集拥有相同的特征；S3、所述N个参与方使用ADMM算法交互参数，训练输出全局分类器，在所述N个参与方使用ADMM算法交互参数时，采用基于秘密共享机制的FSVM‑C隐私保护方案保护所述参数。采用本发明，可以实现完全分布式场景的协作训练和隐私保护的目标。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 秘密 共享 机制 分布式 支持 向量 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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