恭喜京東科技控股股份有限公司陳行獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜京東科技控股股份有限公司申請的專利多變量處理方法、第一數據端、第二數據端及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114757363B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210420405.5,技術領域涉及:G06N20/00;該發明授權多變量處理方法、第一數據端、第二數據端及系統是由陳行;張德;彭南博設計研發完成,并于2022-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本多變量處理方法、第一數據端、第二數據端及系統在說明書摘要公布了:本發明實施例涉及一種多變量處理方法、第一數據端、第二數據端及系統,第一數據端通過選取所述第一特征變量集中的任一特征變量作為目標變量,第一特征變量集中的其他特征變量作為第一輸入變量,第二特征變量集作為第二輸入變量;接收所述第二數據端發送的第二輸入變量計算值;根據第二輸入變量計算值、第一輸入變量以及第一模型參數獲得目標變量預測值;根據目標變量和目標變量預測值獲得殘差平方和,并根據目標變量和目標變量均值獲得離差平方和;根據所述殘差平方和、離差平方和確定所述目標變量對應的相關性系數,并輸出所述相關性系數;即本發明實施例能夠有效分析聯邦場景下的多個變量之間的多重共線性程度。
本發明授權多變量處理方法、第一數據端、第二數據端及系統在權利要求書中公布了:1.一種多變量處理方法,其特征在于,應用于多變量處理系統中的第一數據端,所述多變量處理系統包括所述第一數據端和第二數據端,其中,所述第一數據端存儲有第一特征變量集,所述第二數據端存儲有第二特征變量集;所述方法包括:選取所述第一特征變量集中的任一特征變量作為目標變量,第一特征變量集中的其他特征變量作為第一輸入變量,第二特征變量集作為第二輸入變量;接收所述第二數據端發送的第二輸入變量計算值,其中,所述第二輸入變量計算值根據第二輸入變量、第二模型參數計算獲得;根據第二輸入變量計算值、第一輸入變量以及第一模型參數獲得目標變量預測值;根據目標變量和目標變量預測值獲得殘差平方和,并根據目標變量和目標變量均值獲得離差平方和;根據所述殘差平方和、離差平方和確定所述目標變量對應的相關性系數,并輸出所述相關性系數;其中,所述接收所述第二數據端發送的第二輸入變量計算值之前,還包括:迭代執行如下步驟,直至由所述第一輸入變量、第二輸入變量和目標變量構建的回歸模型收斂且全局損失函數取得最小值:接收第二數據端發送的加密的第二模型,其中,所述第二模型根據第二模型參數初始值、第二輸入變量構建獲得;根據第一模型參數初始值、第一輸入變量和目標變量構建獲得第一模型;根據所述加密的第二模型、第一模型以及第一輸入變量計算獲得所述全局損失函數;將所述加密的第一梯度值和第一隨機數相加處理,獲得加密的第一梯度相關值,并將所述加密的第一梯度相關值發送給第二數據端進行解密;接收第二數據端發送的解密的第一梯度相關值,并根據第一梯度相關值獲得第一梯度值;根據第一梯度值更新所述第一模型參數。
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