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公开(公告)号:CN114358303A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202110935989.5
申请日:2021-08-16
Applicant: 中电长城网际系统应用有限公司
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法及装置、资源分配方法、介质、电子设备,模型训练方法包括:在设定节点对预设的资源分配模型进行迭代训练,并在每次训练达到纳什均衡的情况下,获得对应的模型参数、预言值和预言验证值,其中,预言验证值基于预言值确定;根据设定节点的预言验证值和预设取值范围,确定是否达到帕累托效率;在确定达到帕累托效率的情况下,停止训练资源分配模型,并根据最后一次训练获得的模型参数,确定目标资源分配模型。在模型训练过程中,通过纳什均衡和帕累托效率兼顾了全局最优与局部最优,从而在基于目标资源分配模型分配资源时,可以获得更加合理的资源分配方案,提升了资源利用率。
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公开(公告)号:CN118070336A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410302528.8
申请日:2024-03-15
Applicant: 北京市大数据中心 , 中电长城网际系统应用有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种隐私数据处理方法,在根据隐私数据计算生成目标用户的目标隐私数据之后,确定计算生成目标隐私数据的行为序列,行为序列包括至少一个行为;根据行为的行为属性,确定各行为的风险标识和行为序列的风险标识;其中,行为属性表示行为的隐私泄露风险;通过记录隐私计算参与方主体在计算生成隐私计算结果的过程中产生的行为,分析该行为进行隐私泄露的可能性,并对该行为进行风险标识,能够对隐私风险进行前置管理,解决隐私风险管理存在滞后性的问题。本发明还提供一种隐私数据处理装置和计算机可读介质。
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