北京数牍科技有限公司宋一民获国家专利权
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龙图腾网获悉北京数牍科技有限公司申请的专利模型训练方法、购险率预测方法、装置、设备及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：CN116561678B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310506115.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权模型训练方法、购险率预测方法、装置、设备及介质是由宋一民;蔡超超;张鹏;李大婷;牛子儒;姜海涛设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、购险率预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法、购险率预测方法、装置、设备及介质，属于联邦学习技术领域。该模型训练方法在第一电子设备和第二电子设备针对第一样本均设置有标签的情况下，可以基于双方的标签筛选目标特征，充分利用了双方的标签数据，如此可以提高模型的训练效果，进而在后续利用训练好的纵向联邦模型预测用户的购险率时，可以提高预测结果的准确性。
本发明授权模型训练方法、购险率预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于第一电子设备，所述第一电子设备为业务方对应的电子设备，所述方法包括： 根据第一样本集中各个第一样本的真实标签和所述第一样本在所述第一电子设备侧的预测标签，确定各所述第一样本的第一梯度信息； 采用不经意传输协议将所述第一梯度信息发送给第二电子设备；所述第二电子设备为数据方对应的电子设备；所述将所述第一梯度信息发送给第二电子设备，包括：按照同态加密算法对所述第一梯度信息进行加密；将加密后的第一梯度信息发送给所述第二电子设备； 接收所述第二电子设备发送的与各所述第一样本的样本特征对应的第二梯度信息，以及与所述样本特征对应的第一标识信息，所述第二梯度信息是所述第二电子设备根据所述第一样本在所述第二电子设备侧的标签以及所述第一梯度信息确定的；其中，所述第一标识信息包括样本特征的标识信息以及切分点的标识信息； 针对每一个样本特征，根据所述第二梯度信息和第一标识信息，确定纵向联邦模型的特征增益； 将特征增益最大的样本特征作为目标特征，并利用所述目标特征训练所述纵向联邦模型，得到训练好的纵向联邦模型。
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