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[发明专利]基于差分隐私的决策树建模方法、预测方法、设备及介质-CN202111085147.1有效
发明人：谢世茂;王耀乐;李开宇 -专利权人：四川新网银行股份有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了基于差分隐私的决策树建模方法、预测方法、设备及介质，该决策树建模方法利用差分隐私保护一阶导数和二阶导数，通过产生随机浮点数Δrate，只会随机发送一部分导数到被动方，被动方无法通过收到的一阶导数和二阶导数进行反推标签该决策树预测方法包括获取待测样本，并将待测样本输入至决策树分类模型中，以通过决策树分类模型获得待测样本的预测分类结果；所述决策树分类模型采用所述决策树建模方法构建得到的决策树分类模型。
基于隐私决策树建模方法预测设备介质

[发明专利]秘密决策树学习装置、秘密决策树学习系统、秘密决策树学习方法、及程序-CN202080106144.9在审
发明人：滨田浩气 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G09C1/00 文献下载
摘要：一个实施方式的秘密决策树学习装置是一种通过秘密计算使决策树进行学习的秘密决策树学习装置，其具有：输入部，输入由多个记录构成的数据集合，所述多个记录包括1个以上的说明变量的属性值和目标变量的属性值；及学习部，按照所述决策树的每个层次，集中进行所述层次中包含的所有节点的所述数据集合的划分，由此使所述决策树进行学习。
秘密决策树学习装置系统学习方法程序

[发明专利]多层嵌入差分隐私到决策树模型的隐私风险控制方法-CN201610651622.X有效
发明人：管海兵;白轩宇;姚建国 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2016-08-10 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种多层嵌入差分隐私到决策树模型的隐私风险控制方法，包括初始化、将差分隐私技术嵌入到多层决策树模型中、得到多层决策树。本发明能够使用采取多层嵌入的方式，将差分隐私技术嵌入到决策树模型中；相对于现有技术，仍然满足决策树模型在差分隐私的保护下，并且模型预测准确度比现有技术有较大提升。
多层嵌入隐私决策树模型风险控制方法

[发明专利]一种采用决策树的数据分类方法和系统-CN201110143821.7有效
发明人：庄福振;何清 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2011-05-31 - 公布日： 2011-10-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用决策树的数据分类方法和系统。所述方法，包括下列步骤：基于MapReduce机制，并行计算训练数据中包含的每个属性的信息增益，选出最佳的分裂决策属性作为节点构造决策树；根据所述决策树，对输入的数据记录进行分类。其实现了基于MapReduce的并行决策树ID3算法，不仅可以处理大规模数据集，而且并行效率高，即实现构建决策树中节点内部以及同一层节点之间的并行计算。
一种采用决策树数据分类方法系统

[发明专利]上车点排序、信息排序方法及装置-CN201910906430.2在审
发明人：陈欢;陶言祺 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06Q10/02 文献下载
摘要：针对每个备选上车点，将该备选上车点在多个相关性特征下的目标特征值输入至预先训练的相关度检测模型中，获取该备选上车点与服务请求端之间的相关度；根据相关度，对备选上车点进行排序；其中，相关度检测模型包括多棵相关性决策树；多棵相关性决策树与多棵噪声决策树交替训练，任一相关性决策树的残差为该任一相关性决策树距离最近的后一棵噪声决策树的拟合目标，任一噪声决策树的残差为该任一噪声决策树距离最近的后一棵相关性决策树的拟合目标。
上车排序信息方法装置

[发明专利]一种决策树模型的建模方法和装置-CN202011310171.6在审
发明人：杨仲凯;龚陈继;朱明明;郑卫炎 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种决策树模型的建模方法，决策树模型包括决策节点和目标节点，该方法包括：获取原始数据的特征值和目标值，提取特征值的周期特征，根据周期特征，处理决策节点的决策条件，获得决策节点和目标节点的连接关系，其中，所述目标节点关联所述目标值，输出所述决策树模型。通过该技术方案，可以减少决策层级，简化决策树模型的结构，提高决策效率。
一种决策树模型建模方法装置

[发明专利]网页信息抽取方法和装置-CN201310455343.2有效
发明人：刘旭东;孙海龙;周子龙;张日崇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-09-29 - 公布日： 2014-02-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：该方法包括：根据多个已标注属性的样本网页构建对应的多个第一DOM树，并根据多个第一DOM树构建决策树；根据多个未标注属性的样本网页构建对应的多个第二DOM树，并根据多个第二DOM树优化决策树；根据优化后的决策树抽取待抽取网页的结构化信息本发明提供的网页信息抽取方法和装置，根据多个已标注属性的样本网页构建决策树，根据多个未标注属性的样本网页优化该决策树，由于决策树的构建和优化不单单依赖于网页的布局风格，因此优化后的决策树可以适用于同一领域各种布局风格的网页的信息抽取
网页信息抽取方法装置

[发明专利]构建房颤预测决策树的方法-CN201811069328.3在审
发明人：张敏;张树龙;汪祖民;杨慧英 -专利权人：大连大学
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：构建房颤预测决策树的方法，属于数据处理领域，为了解决房颤预测的构建决策树构建问题，包括步骤根据属性A的不同取值对数据集进行划分成多个子集，对子集Sv循环执行步骤1‑4，构建子树Tv，Sv是属性A取值为v的样本子集；本发明给出了能用于房颤预测的决策树的构建方法，完整的阐述了该决策树的建立过程，使得在房颤预测领域，能够建立一个标准的以数学方法构建决策树的模型，并给出了决策树对于用于确定影响房颤的一些重要参考指标
构建房颤预测决策树方法

[发明专利]基于SQL语句的决策树模型生成方法、装置、设备及介质-CN201911017338.7有效
发明人：李诗琦;黄启军;陈瑞钦;唐兴兴;刘玉德 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SQL语句的决策树模型生成方法、装置、终端设备及可计算机读存储介质，通过通过拆分SQL语句生成与决策树模型中各节点相匹配的子SQL语句块；对所述子SQL语句块进行语法解析以生成各所述节点的拆分规则；按照所述拆分规则进行决策树推理，以更新节点预测值生成所述决策树模型。本发明直接从SQL语句导入而自动生成决策树模型，无需建模人员手动对每个节点进行拆分，从而节省了手动建模所消耗的时间，提升了决策树模型的构建效率。
基于 sql 语句决策树模型生成方法装置设备介质

[发明专利]通过降维提高分类和回归树性能-CN202211521378.7在审
发明人： D·T·潘;黄舒;P·穆拉里;L·M·恩古延 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：通过降维提高分类和回归树性能。可以提供一种用于构造和训练用于机器学习的决策树的系统和方法。可以接收训练集。可以通过使用训练集构造根节点并训练根解算器来初始化决策树。处理器可以通过迭代地拆分决策树的节点来生长决策树，其中在决策树的一个节点处，对在该节点处接收的训练集的数据的特征进行降维，并且基于路由函数来拆分具有降维的数据，以路由到决策树的另一个节点。
通过提高分类回归性能

[发明专利]基于决策树的决策引擎实现方法-CN202010407619.X有效
发明人：谢世茂;彭恒;陈杰 -专利权人：四川新网银行股份有限公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明涉及基于决策树的决策引擎实现方法，包括：A.以控件拖动方式选择需要的决策节点，并将各决策节点形成决策树；B.检测决策树的正确性；C.检测各节点中包含的表达式的正确性；D.解析决策树：根据决策树的分支结构解析出所有的决策路径，将每条决策路径中每个节点包含的信息和配置的条件转换成SQL语句表达方式，使得每条决策路径都由一条SQL语句表达；E.将决策树的SQL语句发送到大数据集群中进行分布式计算和运行。本发明不需要通过编程即可生成可执行的决策方案，大幅度降低用户的操作难度，并且通过分布式计算的方式，使大数据量级的决策方案能够并发计算和运行。
基于决策树决策引擎实现方法

[发明专利]一种基于决策树的数据库本体学习优化方法-CN201910588441.0在审
发明人：刘秀磊;丁嘉伟;刘旭红;张良;曹建制 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于决策树的数据库本体学习优化方法，包括以下步骤：确定待分类的源数据属性表；利用预设算法对所述源数据属性表进行训练，生成属性决策树；基于生成的属性决策树，使用OWL本体语言构建源数据本体，读取数据库表字段作为本体中类的属性；基于生成的属性决策树，使用OWL本体语言构建源数据本体类，读取决策树中各选择枝作为属性，构建最终决策类。本发明由决策树算法处理后的数据可以用本体有效表示与存储，与数据库学习直接生成的本体对比，由数据库生成的决策树可以为本体添加更多的约束规则，发现的隐藏规则可以作为现有本体的填充。
决策树源数据读取数据库本体语言构建属性表数据库学习决策树算法数据库生成人力成本有效表示预设算法约束规则最终决策构建填充优化存储分类发现

[发明专利]一种IT运维优化方法-CN202111288447.X在审
发明人：李言龙;周庆勇;胡清;王庆明 -专利权人：浪潮云信息技术股份公司
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及IT运维领域，具体提供了一种IT运维优化方法，具有如下步骤：S1、获取系统历史运维数据，对数据进行预处理；S2、生成决策树，获取步骤S1中预处理的数据，对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树；S3、决策树生成以后由运维平台为决策树的每个节点绑定自动化功能。与现有技术相比，本发明通过对IT运维的历史数据进行分类处理，生成决策树，并将系统中提供的各种监听、告警、自动化配置等功能，与决策树节点进行绑定，提高IT服务效率和质量，后期通过新数据不断优化迭代决策树，
一种 it 优化方法

[发明专利]对象分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210232245.1在审
发明人：毕超波;黄嘉成;彭艺;刘明亮;郑磊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：所述方法包括：获取通过随机采样得到的多个训练样本子集；基于训练样本子集构建对应的初始决策树，初始决策树的决策树节点是从训练样本对应的各个特征类别中，基于随机选取的特征类别确定的；将训练样本子集中的训练样本输入对应的初始决策树得到初始预测标签；基于同一训练样本子集中各个训练样本对应的训练标签和初始预测标签，调整对应的初始决策树，直至满足第一收敛条件，得到目标决策树；基于各个目标决策树生成的对象分类模型通过根据各个目标决策树针对目标对象的预测结果得到目标对象对应的预测标签
对象分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于资源约束代价敏感决策树构建方法-CN201610384135.1在审
发明人：金平艳;胡成华 -专利权人：四川用联信息技术有限公司
申请日： 2016-06-01 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于资源约束代价敏感决策树构建方法，利用EP准则先把训练集多类标识为两类，在条件下，再根据选择属性代价增益率为目标函数这个准则，越大属性特征越好，则此属性作为结点或是扩展结点。最后形成的决策树，为了避免过度拟合的问题，用后剪支算法优化决策树。本发明用于在决策树建立过程中存在资源约束条件下，获得代价最低以及更优化的决策树模型。
基于资源约束代价敏感决策树构建方法