[發(fā)明專利]基于分類決策樹(shù)模型的分類方法、裝置及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110050814.6
• 申請(qǐng)日: 2021-01-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112749749A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳偉敬;馬國(guó)強(qiáng);陳天健;范濤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06F21/62
• 代理公司: 北京派特恩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 崔曉嵐;張穎玲

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于分類決策樹(shù)模型的分類方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；應(yīng)用于第一參與方設(shè)備，方法包括：獲取第二參與方設(shè)備發(fā)送的分類決策樹(shù)模型中目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)；基于目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)、分類決策樹(shù)模型中葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)和相應(yīng)分類類別評(píng)分的映射關(guān)系，得到目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的分類類別的評(píng)分；對(duì)評(píng)分進(jìn)行隱私保護(hù)處理，得到相應(yīng)的擴(kuò)展評(píng)分；將擴(kuò)展評(píng)分發(fā)送至第三參與方設(shè)備，以使第三參與方設(shè)備對(duì)至少兩個(gè)第一參與方設(shè)備發(fā)送的擴(kuò)展評(píng)分進(jìn)行融合處理，得到待分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果并返回至第一參與方設(shè)備；接收并輸出待分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果。通過(guò)本申請(qǐng)，能夠提高分類預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)，尤其涉及一種基于分類決策樹(shù)模型的分類方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。換句話說(shuō)，人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)綜合技術(shù)，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能也就是研究各種智能機(jī)器的設(shè)計(jì)原理與實(shí)現(xiàn)方法，使機(jī)器具有感知、推理與決策的功能。

在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域，是通過(guò)數(shù)據(jù)提供方和數(shù)據(jù)使用方共同訓(xùn)練一個(gè)模型，然后各數(shù)據(jù)使用方基于各自的模型來(lái)進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)測(cè)，然而，對(duì)于單個(gè)參與方，其對(duì)應(yīng)的模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性無(wú)法保障，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于分類決策樹(shù)模型的分類方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，能夠提高分類預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于分類決策樹(shù)模型的分類方法，應(yīng)用于第一參與方設(shè)備，所述方法包括：

獲取第二參與方設(shè)備發(fā)送的分類決策樹(shù)模型中目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)；

其中，所述分類決策樹(shù)模型包括至少一棵決策樹(shù)，所述目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)與待分類數(shù)據(jù)相匹配，所述標(biāo)識(shí)為基于所述待分類數(shù)據(jù)遍歷所述決策樹(shù)得到；

基于所述目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)、分類決策樹(shù)模型中葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)和相應(yīng)分類類別評(píng)分的映射關(guān)系，得到所述目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的分類類別的評(píng)分；

對(duì)所述評(píng)分進(jìn)行隱私保護(hù)處理，得到相應(yīng)的擴(kuò)展評(píng)分；

將所述擴(kuò)展評(píng)分發(fā)送至第三參與方設(shè)備，以使所述第三參與方設(shè)備對(duì)至少兩個(gè)第一參與方設(shè)備發(fā)送的擴(kuò)展評(píng)分進(jìn)行融合處理，得到所述待分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果并返回至所述第一參與方設(shè)備；

接收并輸出所述待分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于分類決策樹(shù)模型的分類裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取第二參與方設(shè)備發(fā)送的分類決策樹(shù)模型中目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)；

其中，所述分類決策樹(shù)模型包括至少一棵決策樹(shù)，所述目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)與待分類數(shù)據(jù)相匹配，所述標(biāo)識(shí)為基于所述待分類數(shù)據(jù)遍歷所述決策樹(shù)得到；

評(píng)分獲取模塊，用于基于所述目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)、分類決策樹(shù)模型中葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)和相應(yīng)分類類別評(píng)分的映射關(guān)系，得到所述目標(biāo)葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的分類類別的評(píng)分；

隱私保護(hù)處理模塊，用于對(duì)所述評(píng)分進(jìn)行隱私保護(hù)處理，得到相應(yīng)的擴(kuò)展評(píng)分；

分類模塊，用于將所述擴(kuò)展評(píng)分發(fā)送至第三參與方設(shè)備，以使所述第三參與方設(shè)備對(duì)至少兩個(gè)第一參與方設(shè)備發(fā)送的擴(kuò)展評(píng)分進(jìn)行融合處理，得到所述待分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果并返回至所述第一參與方設(shè)備；

接收模塊，用于接收并輸出所述待分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果。