[發(fā)明專利]一種用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911134600.6
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN111104731B
• 公開（公告）日: 2023-09-15
• 發(fā)明（設計）人: 崔晶晶;許泱洋
• 申請（專利權）人: 北京集奧聚合科技有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F9/451;G06F3/0486;G06N20/00
• 代理公司: 北京瑞盛銘杰知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11617
• 代理人: 李績

1.一種用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1，建模前對數(shù)據(jù)樣本進行分析，確定聯(lián)邦學習方案，參與方上傳原始數(shù)據(jù)到建模平臺的本地客戶端后進行同態(tài)加密，加密完成后，其他參與方通過平臺請求與該參與方數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析運算，其中，其他參與方僅能得到聯(lián)合分析運算結果，而不會直接獲取參與方上傳的原始數(shù)據(jù)；所述聯(lián)合分析運算結果以圖表形式通過可視化界面呈現(xiàn)；

步驟S2，根據(jù)聯(lián)合分析運算結果，擬定建模策略，包括對數(shù)據(jù)進行的處理、加工、衍生、算法選擇的過程；

步驟S3，采用拖拉拽方式，利用聯(lián)邦特征工程手段對數(shù)據(jù)進行處理，包括：在運算時，目標變量Y標簽的所屬方先獲取對方同態(tài)加密后的X維度，進行第一次信息交換；然后進行數(shù)據(jù)運算，將運算結果返回對方進行分析調(diào)試，進行第二次信息交換如此往復；

步驟S4，聯(lián)邦模型訓練過程：雙方分別構建模型后，交換計算得到的中間態(tài)模型和損失函數(shù)，如此往復迭代；

步驟S5，構建完成聯(lián)邦模型后，對所述聯(lián)邦模型進行預測使用，其中，在預測使用過程中，參與方獲知自己提供的數(shù)據(jù)變量的含義和權重，但無法獲知其他參與方提供數(shù)據(jù)的含義，僅可獲知其他參與方提供數(shù)據(jù)的權重；

步驟S6，對所述聯(lián)邦模型的運行過程進行監(jiān)控，得到模型監(jiān)控統(tǒng)計指標，實現(xiàn)對聯(lián)邦模型的維護迭代。

2.如權利要求1所述的用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，在所述步驟S1中，所述聯(lián)邦學習方案包括：橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦和遷移聯(lián)邦學習。

3.如權利要求1所述的用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，所述同態(tài)加密為對參與方上傳的原始數(shù)據(jù)進行加密，無需解密即可實現(xiàn)對加密后的數(shù)據(jù)進行分析運算，獲取分析運算結果，最后對分析運算結果進行解密；參與方和建模平臺均允許在無法獲知其他參與方的原始數(shù)據(jù)的基礎上，對加密后的數(shù)據(jù)進行運算，以對應對方數(shù)據(jù)進行模型優(yōu)化。

4.如權利要求1所述的用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，在所述步驟S2中，所述聯(lián)合分析運算結果包括：原始Y標簽有效樣本數(shù)量、橫向聯(lián)邦學習樣本交集、縱向聯(lián)邦學習總樣本量、樣本維度。

5.如權利要求1所述的用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，在所述步驟S3中，所述聯(lián)邦特征工程手段包括：編碼、分箱、特征組合、特征離散化、特征運算、時間切片、偏移量增維、PCA降維、IV特征篩選、算法特征篩選。

6.如權利要求1所述的用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，在步驟S4中，第一參與方將根據(jù)第一數(shù)據(jù)集計算所得的模型和損失函數(shù)給到第二參與方，第二參與方根據(jù)第二數(shù)據(jù)集調(diào)整模型并得到新的損失函數(shù)，再由第一參與方進一步優(yōu)化，如此迭代反復，進行交換分析。

7.如權利要求1所述的用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，在所述步驟S6中，獲取模型監(jiān)控統(tǒng)計指標，包括：

參與方的雙方在本地通過平臺客戶端進行同態(tài)加密，將同態(tài)加密后的數(shù)據(jù)雙方進行數(shù)據(jù)交換，然后各自對交換后的加密數(shù)據(jù)進行計算統(tǒng)計計算，得出模型監(jiān)控統(tǒng)計指標。

8.如權利要求7所述的用于聯(lián)邦學習的圖形化模型全生命周期建模方法，其特征在于，所述模型監(jiān)控統(tǒng)計指標，包括：群體穩(wěn)定性指標PSI、洛倫茲曲線KS、曲線下面積AUC，曲線下面積AUC被定義為接受者操作特征曲線ROC曲線下與坐標軸圍成的面積，接受者操作特性曲線是指在特定刺激條件下，以被試在不同判斷標準下所得的虛報概率為橫坐標，以擊中概率為縱坐標，畫得的各點的連線。