申请/专利权人：杭州金智塔科技有限公司

申请日：2023-11-20

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN117251805A

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G06F18/214;G06N3/098

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本说明书提供基于广度优先算法的联邦梯度提升决策树模型更新系统，包括第一参与方、第二参与方和服务提供方：第一参与方基于行为数据集的数据分布计算目标梯度值发送至第二参与方；基于行为数据集的行为特征对服务提供方下发的对应树模型更新任务的第一决策树进行更新，基于目标梯度值按照广度优先算法遍历更新后的第一决策树，获得第一遍历信息发送至服务提供方；第二参与方基于信用数据集的信用特征对第一决策树进行更新，基于目标梯度值按照广度优先算法遍历更新后的第一决策树，获得第二遍历信息发送至服务提供方；服务提供方基于第一遍历信息和第二遍历信息计算更新后的第一决策树中树节点的节点权重，获得至少一个目标梯度提升决策树模型。

主权项：1.一种基于广度优先算法的联邦梯度提升决策树模型更新系统，其特征在于，所述系统包括第一参与方、第二参与方和服务提供方：所述第一参与方，用于基于行为数据集的数据分布计算目标梯度值，并将所述目标梯度值发送至所述第二参与方；基于所述行为数据集的行为特征对所述服务提供方下发的对应树模型更新任务的第一决策树进行更新，并基于所述目标梯度值按照广度优先算法，遍历更新后的第一决策树，获得第一遍历信息并发送至所述服务提供方；所述第二参与方，用于基于信用数据集的信用特征对所述服务提供方下发的所述第一决策树进行更新，并基于所述目标梯度值按照广度优先算法，遍历更新后的第一决策树，获得第二遍历信息并发送至所述服务提供方，其中，所述行为数据集和所述信用数据集具有数据对齐关系；所述服务提供方，用于基于所述第一遍历信息和所述第二遍历信息计算所述第一决策树中树节点的节点权重，并基于所述节点权重对所述第一决策树进行更新，根据更新结果获得所述树模型更新任务对应的至少一个目标梯度提升决策树模型；其中，各个目标梯度提升决策树模型之间具有参数关联关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州金智塔科技有限公司 基于广度优先算法的联邦梯度提升决策树模型更新系统

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