[发明专利]一种面向决策树的纵向联邦学习方法有效
| 申请号： | 202011224742.4 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112364908B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 张睿;田志华;侯潇扬;刘健;任奎 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向决策树的纵向联邦学习方法，该方法主要包括如下步骤：1)所有参与者对于本地的每一个特征，将本地数据进行排序，随后将排序后的数据按序等分为不同的块，将每一块称为一个桶。2)对于每一个特征所对应的一组数据，每一个数据在该特征下的桶号有一定概率变为其它桶号，选取适当的概率使得这种加密方式满足差分隐私的定义。3)每个参与者将不同数据在不同特征下分到的桶的序号，发送给持有标签的参与者。将这个参与者称为协调者。4)协调者根据这些数据训练决策树模型，训练过程不再需要其他参与者。本发明首次提出在决策树的联邦学习中传递排序的方法，在维持联邦学习安全性的同时，极大的提升了训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 决策树 纵向 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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