联邦学习环境下的数据共享与协同方法及系统

    公开(公告)号:CN115514761B

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202110620110.8

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明提供一种联邦学习环境下的数据共享与协同方法及系统,所述方法包括:数据提供节点从本地的中台层中提取数据并按照第一预设协议格式发布;数据评估节点获取数据提供节点发布的数据,并基于共享数据安全评估协议对数据提供节点发布的数据进行数据相对价值评估;数据协同任务发起节点获取目标数据,基于目标数据训练得到目标模型,并对目标数据进行数据动态价值评估;数据协同任务发起节点对所述目标数据中每个数据提供节点发布的数据进行数据应用价值评估;数据协同任务发起节点计算数据提供节点在当前数据协同任务中的激励,并根据所述激励向所述数据提供节点进行支付和结算。本发明可降低联邦学习大规模落地应用的难度。

    特征选择方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN112651416B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN201910962985.9

    申请日:2019-10-11

    Abstract: 本发明公开了特征选择方法、装置、设备和介质。该方法包括:获取原始特征集的当前待寻优特征子集;将原始特征集的候选特征子集中的第一特征加入当前待寻优特征子集,得到第一特征子集;从第一特征子集中剔除第二特征,得到第二特征子集;若第二特征子集不优于当前待寻优特征子集,将第一特征子集作为下一待寻优特征子集,直至第一特征子集满足预设停止准则,将第一特征子集选定为原始特征集的最优特征子集。根据本发明实施例提供的特征选择方法、装置、设备和介质,可以提高特征选择的精确度。

    数据迁移方法和装置
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116955309A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202210937600.5

    申请日:2022-08-05

    Abstract: 本申请涉及数据迁移技术领域,提供一种数据迁移方法和装置。所述方法包括:读取源数据库中的待迁移数据;将所述待迁移数据转换成中间数据;获取目标数据库的目标数据格式;将所述中间数据的格式转换成所述目标数据格式;确定迁移阈值,根据所述迁移阈值将所述目标数据格式的所述中间数据迁移至所述目标数据库。本申请实施例提供的数据迁移方法,无需预先进行代码的人工配置,也不需要考虑数据库类型,从而摆脱了海量数据的人工迁移,实现数据迁移的自动化,有效提升了数据迁移效率以及准确率。

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