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公开(公告)号：CN110728291A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910629792.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多中心模式下随机森林算法的特征重要性排序系统，该系统包括部署在参与协同计算的各中心的前置机、接收并整合各中心特征重要性排序结果的中心服务器、将最终特征重要性排序结果反馈给用户的结果展示模块。本发明基于多中心的随机森林算法，在各个中心分别计算特征重要性排序结果；在中心服务器进行整合各个中心的排序结果，形成全局性的特征重要性排序结果。本发明在不暴露各个中心数据的条件下，各个中心的数据始终在各中心，只向中心服务器传递中间参数，不传递原始数据，有效保障了数据安全和数据中包含的个人隐私。
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公开(公告)号：CN111312393B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010038992.2
申请日：2020-01-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种结合主动学习的时序深度生存分析系统，该系统包括数据采集模块、主动学习模块、时序深度生存分析模块；数据采集模块用于获取待分析对象的生存数据；主动学习模块结合主动学习方法选择部分右删失数据标注生存时间；时序深度生存分析模块构建时序深度生存分析神经网络模型，将未删失数据和右删失数据作为模型输入，得到待分析对象的生存时间预测结果。本发明能够充分利用生存数据中的右删失数据及时序特征。较之以往传统的生存分析模型，本发明解决了高维度数据难处理的问题，以及生存分析中仅有少量未删失数据情况下模型表现不佳的问题；同时增加了数据时间维度特征的提取和利用，扩大了模型的应用范围，提高了模型的表现效果。
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公开(公告)号：CN110728291B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910629792.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多中心模式下随机森林算法的特征重要性排序系统，该系统包括部署在参与协同计算的各中心的前置机、接收并整合各中心特征重要性排序结果的中心服务器、将最终特征重要性排序结果反馈给用户的结果展示模块。本发明基于多中心的随机森林算法，在各个中心分别计算特征重要性排序结果；在中心服务器进行整合各个中心的排序结果，形成全局性的特征重要性排序结果。本发明在不暴露各个中心数据的条件下，各个中心的数据始终在各中心，只向中心服务器传递中间参数，不传递原始数据，有效保障了数据安全和数据中包含的个人隐私。
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公开(公告)号：CN111312393A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010038992.2
申请日：2020-01-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种结合主动学习的时序深度生存分析系统，该系统包括数据采集模块、主动学习模块、时序深度生存分析模块；数据采集模块用于获取待分析对象的生存数据；主动学习模块结合主动学习方法选择部分右删失数据标注生存时间；时序深度生存分析模块构建时序深度生存分析神经网络模型，将未删失数据和右删失数据作为模型输入，得到待分析对象的生存时间预测结果。本发明能够充分利用生存数据中的右删失数据及时序特征。较之以往传统的生存分析模型，本发明解决了高维度数据难处理的问题，以及生存分析中仅有少量未删失数据情况下模型表现不佳的问题；同时增加了数据时间维度特征的提取和利用，扩大了模型的应用范围，提高了模型的表现效果。
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