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本发明提供一种纵向联邦学习数据处理方法及纵向联邦学习系统,该方法包括:由参与方设备基于训练样本进行分桶处理,并基于目标共享法将数据桶发送至非共谋服务器组;由主动方设备计算梯度向量,并基于目标共享法将梯度向量发送至非共谋服务器组;以第一目标协议,由非共谋服务器组协同计算得到关于数据桶及梯度向量的目标向量,并发送至主动方设备;基于提升决策树的机器学习算法,由主动方设备基于目标向量计算得到最佳划分信息;基于最佳划分信息及提升决策树的机器学习算法,由参与方设备及非共谋服务器组配合完成决策树训练。本发明的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117634640A
(43)申请公布日2024.03.01
(21)申请号202311236628.7
(22)申请日2023.09.22
(71)申请人中国人民解放军国
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