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本发明涉及一种基于联邦学习的隐私保护样本预测应用方法及系统，属于大数据技术领域。该发明的基于联邦学习的隐私保护样本预测应用方法包括模型训练流程和画像预测流程。模型训练流程利用同态密码技术实现主动参与方与被动参与方共同建立决策树模型，进一步利用该决策树模型实现预测。整体实现过程中，不论是主动参与或是与被动参与方都提供样本特征，而不会将本方用户信息暴露给对方，从而在基于多方参与者的数据的基础上提升模型效果的同时又能够兼顾各方隐私保护，有助于AI技术等的进一步推广发展。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114139202 A
(43)申请公布日 2022.03.04
(21)申请号 202111458352.8
(22)申请日 2021.12.02
(71)申请人 贵州数据宝网络科技有限公司
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