一种两方决策树训练方法和系统
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摘要

本说明书实施例公开了一种两方决策树训练方法和系统以保护双方的数据隐私。对于任一特征,两方的设备可以基于排列向量通过安全排列方法按该特征的特征值对第一梯度向量和第二梯度向量排序,获得第一/二梯度排序结果向量的分片及其分组,并计算该特征下的各分组对应的梯度和的分片。两方的设备按照多方安全计算协议进行交互,以基于各特征下的各分组分别对应的梯度和分片计算各特征下的各分组分别对应的分裂增益分片。进而,两方的设备通过多方安全比较协议确定最大分裂增益对应的特征及分组,并按最大分裂增益对应的特征及分组分裂节点。

基本信息
专利标题 :
一种两方决策树训练方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114282688A
申请号 :
CN202210196287.4
公开(公告)日 :
2022-04-05
申请日 :
2022-03-02
授权号 :
CN114282688B
授权日 :
2022-06-03
发明人 :
方文静王力
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 :
成都七星天知识产权代理有限公司
代理人 :
袁春晓
优先权 :
CN202210196287.4
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06F21/60  G06F21/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-06-03 :
授权
2022-04-22 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20220302
2022-04-05 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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