公开(公告)号：CN114677200A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210368272.1

申请日：2022-04-01

申请人： 重庆邮电大学 ,  宋阳 ,  熊炜 ,  陈雪 ,  杨世利

发明人： 钱鹰 ,  莫昊恂 ,  刘歆 ,  陈奉 ,  宋阳 ,  熊炜 ,  陈雪 ,  杨世利

IPC分类号： G06Q30/06 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/958 ,  G06F21/60 ,  G06N20/10

摘要： 本发明涉及一种基于多方高维数据纵向联邦学习的商业信息推荐方法及装置，属于大数据技术领域，包括以下步骤：S1：创建同态加密的密钥对。进行多方数据的预处理和加密样本对齐；S2：构建纵向联邦LightGBM模型；S3：将纵向联邦LightGBM模型转换成神经网络，作为纵向联邦ECA‑DeepGBM模型的GBDT2NN部分；S4：纵向联邦ECA‑DeepGBM模型CatNN部分前馈过程计算；S5：构建损失函数及模型整体训练，基于训练好的高维数据分类预测模型，实现基于多方高维数据的商业信息推荐。本发明通过多方数据增加特征维度的方式，以达到进行精准商业信息推荐的目的。

公开(公告)号：CN117110971A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310868442.7

申请日：2023-07-14

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 万邦睿 ,  王诗雨 ,  钱鹰 ,  陈奉 ,  刘歆 ,  莫昊恂 ,  姜美兰

IPC分类号： G01R35/04 ,  G06N3/0442

摘要： 本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种基于深度学习的电表异常操作检测方法及系统，方法包括：远端服务器运行初期收集发送给集中器的控制命令，当收集的数据量达到规定则对收集的数据进行聚类；通过聚类得到多个聚类中心的信息并发送给集中器，集中器通过计算控制指令与各个聚类中心的距离判断该数据标签是否异常；集中器收集标签为异常的数据，若数据量达到第二阈值，则将收集的数据作为第二数据集，利用该数据集对GRU模型进行训练，并将完成训练的模型参数发送给集中器；集中器根据收到的模型参数更新本地模型，并根据更新后的模型对收到的控制命令进行检测；本发明可以有效检测新型攻击或恶意篡改等异常操作。

公开(公告)号：CN114677200B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202210368272.1

申请日：2022-04-01

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 钱鹰 ,  莫昊恂 ,  刘歆 ,  陈奉 ,  宋阳 ,  熊炜 ,  陈雪 ,  杨世利

IPC分类号： G06Q30/0601 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/958 ,  G06F21/60 ,  G06N20/10

摘要： 本发明涉及一种基于多方高维数据纵向联邦学习的商业信息推荐方法及装置，属于大数据技术领域，包括以下步骤：S1：创建同态加密的密钥对。进行多方数据的预处理和加密样本对齐；S2：构建纵向联邦LightGBM模型；S3：将纵向联邦LightGBM模型转换成神经网络，作为纵向联邦ECA‑DeepGBM模型的GBDT2NN部分；S4：纵向联邦ECA‑DeepGBM模型CatNN部分前馈过程计算；S5：构建损失函数及模型整体训练，基于训练好的高维数据分类预测模型，实现基于多方高维数据的商业信息推荐。本发明通过多方数据增加特征维度的方式，以达到进行精准商业信息推荐的目的。