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龍圖騰網(wǎng)恭喜衛(wèi)盈聯(lián)信息技術(shù)(深圳)有限公司申請的專利聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114298321B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111607572.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N20/00；該發(fā)明授權(quán)聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由張鐵鋼;許文彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，揭露一種聯(lián)合建模方法，包括：對第一樣本集及每個(gè)第二樣本集分別執(zhí)行公有樣本ID識別處理，基于識別結(jié)果將第一樣本集拆分為每個(gè)第二參與方對應(yīng)的第一子樣本集；基于每個(gè)第一子樣本集對應(yīng)的預(yù)設(shè)模型的初始參數(shù)及對應(yīng)的第二參與方的第二樣本集，計(jì)算每個(gè)第一子樣本集對應(yīng)的梯度值；基于梯度值確定每個(gè)第一子樣本集對應(yīng)的第一參數(shù)；接收每個(gè)第二參與方發(fā)送的第二參數(shù)及其它第一參與方發(fā)送的第三參數(shù)；當(dāng)判斷預(yù)設(shè)模型收斂時(shí)，基于第一參數(shù)、第二參數(shù)及第三參數(shù)確定目標(biāo)參數(shù)，并將目標(biāo)參數(shù)發(fā)送給其它參與方，完成聯(lián)合建模。本發(fā)明還提供一種聯(lián)合建模裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。本發(fā)明提高了聯(lián)合模型的精確度。

本發(fā)明授權(quán)聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種聯(lián)合建模方法，應(yīng)用于聯(lián)合建模系統(tǒng)中任意一個(gè)第一參與方，所述聯(lián)合建模系統(tǒng)包括通信連接的多個(gè)第一參與方及多個(gè)第二參與方，其特征在于，各個(gè)第一參與方與每個(gè)第二參與方之間包含相同的樣本對象及不同的樣本特征，各個(gè)第二參與方之間包含相同的樣本特征及不同的樣本對象，所述方法包括：接收所述聯(lián)合建模系統(tǒng)中每個(gè)第二參與方發(fā)送的同態(tài)加密密鑰對中的公鑰，基于所述公鑰對本地存儲的不含標(biāo)簽信息的第一樣本集及每個(gè)第二參與方的攜帶標(biāo)簽信息的第二樣本集分別執(zhí)行公有樣本ID識別處理，基于公有樣本ID識別結(jié)果將所述第一樣本集拆分為每個(gè)第二參與方對應(yīng)的第一子樣本集；獲取每個(gè)第一子樣本集對應(yīng)的預(yù)設(shè)模型的初始參數(shù)，基于所述公鑰、初始參數(shù)及對應(yīng)的第二參與方的第二樣本集，計(jì)算每個(gè)第一子樣本集對應(yīng)的梯度值；基于所述梯度值對每個(gè)第一子樣本集對應(yīng)的預(yù)設(shè)模型執(zhí)行參數(shù)更新處理，得到每個(gè)第一子樣本集對應(yīng)的第一參數(shù)；接收每個(gè)第二參與方發(fā)送的其第二樣本集對應(yīng)的采用安全聚合算法處理后的第二參數(shù)及損失值，并接收其它第一參與方發(fā)送的其每個(gè)子樣本集對應(yīng)的采用安全聚合算法處理后的第三參數(shù)；基于所述損失值判斷所述預(yù)設(shè)模型是否收斂，當(dāng)判斷是時(shí)，基于所述第一參數(shù)、第二參數(shù)及第三參數(shù)確定目標(biāo)參數(shù)，并將所述目標(biāo)參數(shù)分別發(fā)送給所述聯(lián)合建模系統(tǒng)中其它參與方，完成聯(lián)合建模。

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