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龙图腾网获悉京东科技控股股份有限公司申请的专利单变量处理方法及变量筛选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114692089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210418824.5，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权单变量处理方法及变量筛选方法是由陈行;张德;彭南博设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本单变量处理方法及变量筛选方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种单变量处理方法及变量筛选方法，第一数据端通过获取因变量与因变量均值的差值，并将所述差值发送给第二数据端；接收第二数据端发送的第三参数和加密的第四参数；根据第三参数和因变量均值获得所述一元线性回归模型的常数项；根据加密的第四参数、常数项以及因变量获得加密的残差平方和，并根据所述因变量与因变量均值的差值获得离差平方和；根据加密的残差平方和、离差平方和获得与所述自变量对应的加密的第一相关性系数，并将加密的第一相关性系数发送给第二数据端进行解密；接收第二数据端发送的解密的第一相关性系数，并输出第一相关性系数；即本发明实施例能够有效分析联邦场景下的自变量和因变量的线性相关程度。

本发明授权单变量处理方法及变量筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种单变量处理方法，其特征在于，应用于单变量处理系统中的第一数据端，所述单变量处理系统包括所述第一数据端和第二数据端，其中，所述第一数据端存储有因变量和第一特征变量集，所述第二数据端存储有第二特征变量集，所述第二特征变量集包括自变量；所述方法包括： 获取因变量与因变量均值的差值，并将所述差值发送给第二数据端，所述差值用于计算由所述自变量和因变量构建的一元线性回归模型的回归系数； 接收第二数据端发送的第三参数和加密的第四参数，其中，所述第三参数根据所述回归系数和自变量均值计算获得，所述第四参数根据所述回归系数和自变量计算获得； 根据所述第三参数和因变量均值获得所述一元线性回归模型的常数项； 根据所述加密的第四参数、常数项以及因变量获得加密的残差平方和，并根据所述因变量与因变量均值的差值获得离差平方和； 根据所述加密的残差平方和、离差平方和获得与所述自变量对应的加密的第一相关性系数，并将所述加密的第一相关性系数发送给第二数据端进行解密； 接收第二数据端发送的解密的第一相关性系数，并输出所述第一相关性系数； 所述方法还包括： 根据第二输入变量、第二模型参数获得第二输入变量计算值，并将所述第二输入变量计算值发送给所述第二数据端； 其中，所述第二数据端选取所述第二特征变量集中的自变量作为目标变量，第二特征变量集中的其他特征变量作为第一输入变量，第一特征变量集作为第二输入变量，所述第二数据端根据第二输入变量计算值、第一输入变量以及第一模型参数获得目标变量预测值，根据因变量和目标变量预测值获得残差平方和，并根据因变量和因变量均值获得离差平方和，根据所述残差平方和、离差平方和确定所述目标变量对应的第二相关性系数，并输出所述第二相关性系数。

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