基于联邦学习的孤立森林模型构建和预测方法和装置

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摘要

本说明书实施例提供了一种基于联邦学习构建孤立森林模型的方法和装置，所述方法包括：获取与第一节点对应的多个样本标识，多个样本标识与多个样本分别对应，每个样本包括m个特征的特征值；从m个特征标识中选择第一特征标识；基于第一特征标识与第一数据方的对应关系，将第一节点的标识、多个样本标识和第一特征标识发送给第一数据方；记录第一节点与第一数据方的对应关系；从第一数据方接收与第一节点的两个子节点分别对应的信息。

基本信息

专利标题：

基于联邦学习的孤立森林模型构建和预测方法和装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113065610A

申请号：

CN202110462961.4

公开（公告）日：

2021-07-02

申请日：

2019-12-12

授权号：

CN113065610B

授权日：

2022-05-17

发明人：

宋博文叶捷明陈帅顾曦

申请人：

支付宝（杭州）信息技术有限公司

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

代理机构：

北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

张静娟

优先权：

CN202110462961.4

主分类号：

G06K9/62

IPC分类号：

G06K9/62 G06N20/20 G06N5/00 G06F21/62