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基于树形结构的多标签联邦学习方法、控制器和介质

基本信息

申请号	CN202110392743.8	申请日	-
公开（公告）号	CN113159152A	公开（公告）日	2021-07-23
申请公布号	CN113159152A	申请公布日	2021-07-23
分类号	G06K9/62（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	蔡文渊;张坤坤;高明;周傲英;徐林昊;顾海林;孙嘉	申请（专利权）人	上海嗨普智能信息科技股份有限公司
代理机构	北京锺维联合知识产权代理有限公司	代理人	丁慧玲
地址	200434上海市虹口区汶水东路541弄5号2-6层401室
法律状态	-

摘要

本发明涉及一种基于树形结构的多标签联邦学习方法、控制器和介质，所述方法包括步骤S1、获取n个数据持有方中每一数据持有方对应的训练数据集；步骤S2、基于所述n个数据持有方的用户标签生成标签依赖关系树；步骤S3、以{X1，X2，...，Xn}∪G（Yt（j））作为预测子模型Mt（j）的输入数据，以预测标签Yt（j）作为预测子模型Mt（j）的输出数据，进行纵向联邦学习训练，并行训练生成预测子模型Mt（j）；步骤S4、待测用户的特征为{xt（j），x，...，x}，基于{x，x，...，x}、标签依赖关系树和M生成所述待测用户所有标签{y，y，...，y}，y表示待测用户对应于第t（j）个标签的预测值。本发明基于多标签之间的相互关系进行联邦学习，提高了模型精度和模型训练速度。