公开(公告)号：CN114692894B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202210353332.2

申请日：2022-04-02

Applicant: 南京大学

Inventor： 毛云龙 ,  李成成 ,  仲盛

IPC: G06N20/20 ,  G06N5/04 ,  G06F16/23 ,  G06F7/36 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种支持动态增加和删除用户数据的机器学习模型的实现方法，包括步骤1，服务器端的数据收集；步骤2，对用户数据集进行划分，得到一系列相互独立的数据子集，且每条用户数据只会存储于一个数据子集中；步骤3，通过子模型对划分得到的所述数据子集进行训练，采用集成模型将训练后的子模型进行组合推理；步骤4，响应用户的数据更新请求，实现对新增用户数据的增量学习；步骤5，响应用户的数据删除请求，实现对用户数据的遗忘。本发明可以对任意数量的用户数据进行机器学习，且能够实现准确的模型推理结果。

公开(公告)号：CN114692894A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210353332.2

申请日：2022-04-02

Applicant: 南京大学

Inventor： 毛云龙 ,  李成成 ,  仲盛

IPC: G06N20/00 ,  G06N5/04 ,  G06F16/23 ,  G06F7/36

Abstract: 本发明公开了一种支持动态增加和删除用户数据的机器学习模型的实现方法，包括步骤1，服务器端的数据收集；步骤2，对用户数据集进行划分，得到一系列相互独立的数据子集，且每条用户数据只会存储于一个数据子集中；步骤3，通过子模型对划分得到的所述数据子集进行训练，采用集成模型将训练后的子模型进行组合推理；步骤4，响应用户的数据更新请求，实现对新增用户数据的增量学习；步骤5，响应用户的数据删除请求，实现对用户数据的遗忘。本发明可以对任意数量的用户数据进行机器学习，且能够实现准确的模型推理结果。