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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种支持缺失值的三方隐私决策树训练方法、装置、设备和介质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：CN115759251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211509892.9，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种支持缺失值的三方隐私决策树训练方法、装置、设备和介质是由张翰林;程刚设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持缺失值的三方隐私决策树训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种决策树训练方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域，其中方法包括：获取训练数据和属性；根据所述属性，从所述训练数据中分别提取样本集和样本子集；利用信息熵计算公式分别计算得到所述样本集和所述样本子集对应的信息熵；利用求和公式分别计算得到所述样本集和所述样本子集对应的权重总和；根据所述权重总和以及所述信息熵，通过计算得到所述属性的信息增益；根据所述信息增益，构建决策树。本发明通过根据样本集和样本子集的权重总和与信息熵，可以计算得到属性的信息增益的方式，相较于根据比例计算信息增益的方式，减少了需要计算比例的步骤，减少了数据量计算的同时提高了决策树训练的效率。

本发明授权一种支持缺失值的三方隐私决策树训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种支持缺失值的三方隐私决策树训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据和属性；所述训练数据为企业利用问卷进行数据收集后得到的问卷数据，所述训练数据的内容包括通过不同参与方获取到的数据内容，所述不同参与方包括公司或教育机构，所述问卷数据中包括用户提供的私人数据或者用户拒绝提供私人数据后形成的缺失值，并且，所述属性中不存在缺失值； 根据所述属性，从所述训练数据中分别提取样本集和样本子集； 利用信息熵计算公式分别计算得到所述样本集和所述样本子集对应的信息熵； 利用求和公式分别计算得到所述样本集和所述样本子集对应的权重总和； 根据所述权重总和以及所述信息熵，通过计算得到所述属性的信息增益； 根据所述信息增益，构建决策树； 其中，所述获取训练数据和属性之前，还包括：利用复制秘密共享技术发送所述训练数据； 所述根据所述属性，从所述训练数据中分别提取样本集和样本子集，包括：根据所述属性，从所述训练数据中提取与所述属性对应的样本集；根据所述属性的划分值，从所述样本集中提取与所述划分值对应的样本子集； 所述利用求和公式分别计算得到所述样本集和所述样本子集对应的权重总和之前，还包括：分别设置所述样本集和所述样本子集中样本的权重； 所述根据所述权重总和以及所述信息熵，通过计算得到所述属性的信息增益，包括：将所述样本集的权重总和与信息熵相乘得到第一数值；将所述样本子集的权重总和与信息熵相乘得到第二数值，将所有所述样本子集对应的第二数值相加得到第三数值；将第一数值与第三数值相减得到所述属性的信息增益。

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