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    用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质
    1.
    发明授权
    用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质 有权

    公开(公告)号：CN111737319B

    公开(公告)日：2024-03-01

    申请号：CN202010586411.9

    申请日：2020-06-24

    申请人： 平安科技(深圳)有限公司

    发明人： 周学立 ,  朱恩东 ,  张茜 ,  凌海挺

    IPC分类号： G06F16/2458 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06Q30/0201

    摘要： 本申请涉及智能决策技术领域，提供一种用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取初始用户集群中的各个用户的特征编码；特征编码包括多个用户特征维度的用户信息特征编码；分别将各个用户的多个用户特征维度的用户信息特征编码输入对应的预先训练的用户预测模型中，得到各个用户预测模型输出的预测用户集群；对各个用户预测模型输出的预测用户集群进行融合处理，得到初始用户集群对应的目标用户集群。此外，本发明还涉及区块链技术，目标用户集群可存储于区块链节点中。采用本方法，综合考虑了每个用户的多个用户特征维度的用户信息特征编码，且通过多个用户预测模型进行预测，提高了预测出的用户集群的准确性。

    联邦学习方法、装置、设备和存储介质
    2.
    发明公开
    联邦学习方法、装置、设备和存储介质 审中-公开

    公开(公告)号：CN111768008A

    公开(公告)日：2020-10-13

    申请号：CN202010613677.8

    申请日：2020-06-30

    申请人： 平安科技(深圳)有限公司

    发明人： 周学立 ,  朱恩东 ,  张茜 ,  凌海挺

    IPC分类号： G06N20/00

    摘要： 本申请涉及一种联邦学习方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取参与目标联邦学习任务的至少两个客户端的任务配置信息；所述任务配置信息为基于所述客户端接收到的任务配置数据进行汇总得到的；根据所述任务配置信息，对所述目标联邦学习任务中的模型训练配置信息进行初始化；基于初始化后的模型训练配置信息，执行所述目标联邦学习任务的模型训练操作，将执行所述模型训练操作时生成的模型更新参数发送至对应的所述客户端，以使所述客户端更新本地的联邦学习模型，得到各个所述客户端对应的训练后的联邦学习模型。本方法涉及机器学习领域。采用本方法能够提高联邦学习的易用性。

    页面数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质
    3.
    发明授权
    页面数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质 有权

    公开(公告)号：CN111666493B

    公开(公告)日：2024-05-03

    申请号：CN202010365846.0

    申请日：2020-04-30

    申请人： 平安科技(深圳)有限公司

    发明人： 周学立 ,  朱恩东 ,  张茜 ,  凌海挺

    IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F21/60 ,  G06F21/62

    摘要： 本发明公开了一种页面数据生成方法，包括：通过预设的分箱策略对数据库中的待分箱数据进行分箱处理，得到待分箱数据的分箱信息和数据分区；发送分箱信息至服务终端，以指示服务终端根据分箱信息对数据样本进行哈希运算得到分箱号；服务终端对分箱号对应的样本信息和分箱号对应的数据分区的数据信息进行引擎计算，得到中间结果；接收服务终端发送的中间结果并进行引擎计算，得到计算结果；服务终端对计算结果进行整合，得到页面数据；数据支持终端根据页面数据进行页面展示。本发明还涉及区块链技术，所述页面数据存储于区块链中。

    数据处理模型生成方法和装置、数据处理方法和装置
    4.
    发明授权
    数据处理模型生成方法和装置、数据处理方法和装置 有权

    公开(公告)号：CN111666576B

    公开(公告)日：2023-08-04

    申请号：CN202010356458.6

    申请日：2020-04-29

    申请人： 平安科技(深圳)有限公司

    发明人： 周学立 ,  朱恩东 ,  张茜 ,  蔡满天

    IPC分类号： G06N3/098 ,  H04L9/40 ,  G06F21/60 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

    摘要： 本发明公开了一种数据处理模型生成方法和装置、数据处理方法和装置。在数据处理模型生成阶段，通过对确定的第一ID信息和第二ID信息进行交集处理，得到包含交集ID的引擎计算结果；根据与交集ID对应的第一ID信息均对应服务数据和支持数据生成交集训练集，并在联邦成功状态下，根据交集训练集进行联邦学习训练，生成联邦数据处理模型。在数据处理阶段，在联邦成功时，将待处理ID信息输入至联邦学习模型中进行联邦预测，生成联邦预测结果，在保证数据传输安全性的同时解决了数据孤岛问题。另外还在数据处理模型生成阶段生成一本地数据处理模型，通过将待处理ID信息输入至本地数据处理模型，生成本地预测结果，提高了数据预测结果的准确性和全面性。本发明还涉及人工智能技术及区块链技术。

    对象表示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
    5.
    发明公开
    对象表示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 审中-实审

    公开(公告)号：CN116522131A

    公开(公告)日：2023-08-01

    申请号：CN202310245154.6

    申请日：2023-03-07

    申请人： 平安科技(深圳)有限公司

    发明人： 朱益兴 ,  常鹏 ,  曹圳杰 ,  李飞 ,  林星凯 ,  朱恩东 ,  王步青 ,  赖众程 ,  黎利

    IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06Q40/06 ,  G06Q40/08 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

    摘要： 本申请实施例公开了一种对象表示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待表示对象的资产数据；对资产数据进行特征提取，得到对象特征向量；将对象特征向量输入资产表示模型，得到待表示对象的资产表征向量；其中，资产表示模型是根据样本待表示对象的样本资产数据、样本资产数据对应的样本资产类型标签、以及各个样本待表示对象的样本资产数据之间的取值关系进行训练得到。结合样本资产数据之间的取值关系对模型进行训练，使得模型能够根据用户之间的潜在关系对用户的资产数据进行特征表示，得到用户资产数据对应的资产表征向量，丰富了资产表征向量所涵盖的特征，提升资产表征向量的可靠性和适用性。

    用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质
    6.
    发明公开
    用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质 审中-公开

    公开(公告)号：CN111737319A

    公开(公告)日：2020-10-02

    申请号：CN202010586411.9

    申请日：2020-06-24

    申请人： 平安科技(深圳)有限公司

    发明人： 周学立 ,  朱恩东 ,  张茜 ,  凌海挺

    IPC分类号： G06F16/2458 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06Q30/02

    摘要： 本申请涉及智能决策技术领域，提供一种用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取初始用户集群中的各个用户的特征编码；特征编码包括多个用户特征维度的用户信息特征编码；分别将各个用户的多个用户特征维度的用户信息特征编码输入对应的预先训练的用户预测模型中，得到各个用户预测模型输出的预测用户集群；对各个用户预测模型输出的预测用户集群进行融合处理，得到初始用户集群对应的目标用户集群。此外，本发明还涉及区块链技术，目标用户集群可存储于区块链节点中。采用本方法，综合考虑了每个用户的多个用户特征维度的用户信息特征编码，且通过多个用户预测模型进行预测，提高了预测出的用户集群的准确性。

    联邦学习方法、装置、计算机设备及可读存储介质
    10.
    发明公开
    联邦学习方法、装置、计算机设备及可读存储介质 有权

    公开(公告)号：CN111695674A

    公开(公告)日：2020-09-22

    申请号：CN202010408557.4

    申请日：2020-05-14

    申请人： 平安科技(深圳)有限公司

    发明人： 周学立 ,  朱恩东 ,  张茜 ,  刘丽扬

    IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06F21/60 ,  G06Q40/08

    摘要： 本发明涉及人工智能，提供一种联邦学习方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。所述联邦学习方法获取样本数据和所述样本数据的标识码；将所述样本数据转化为向量，得到所述样本数据的向量表示；对所述向量表示进行编码，得到所述样本数据的特征向量；将所述特征向量和所述标识码传输给数据请求端，使所述数据请求端根据所述标识码查找所述样本数据的标签，根据所述特征向量和所述标签进行联邦学习模型训练。本发明提升了联邦学习过程中的数据的安全性。