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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请日：2021-07-15
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN114818973B
主分类号：G06N3/098
分类号：G06N3/098;G06N3/042;G06N3/084;G06F21/62;G06F16/901
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2022.08.16#实质审查的生效;2022.07.29#公开
摘要：本说明书实施例公开了一种基于隐私保护的图模型训练方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：获取待构建的第一图表的节点信息，以及第二图表的节点信息和节点连接信息；基于第一图表的节点信息，通过预设的全连接网络构建第一图表，并基于第二图表的节点信息和节点连接信息，通过预设的图网络构建第二图表，基于第一节点的隐向量和第一节点对应的训练标签信息，构建第一样本数据；分别为第一图表中的第二节点和第二图表中的节点生成相应的训练标签信息，基于第二节点和第二图表中的节点的隐向量和生成的训练标签信息，构建第二样本数据；基于第一样本数据和第二样本数据对图模型进行模型训练，并获取对应的梯度信息发送给服务器。
主权项：1.一种基于隐私保护的图模型训练方法，应用于终端设备，所述方法包括：获取待构建的第一图表的节点信息，以及第二图表的节点信息和节点连接信息；基于所述第一图表的节点信息，通过预设的全连接网络构建所述第一图表，并基于所述第二图表的节点信息和节点连接信息，通过预设的图网络构建所述第二图表；基于所述第一图表中存在训练标签信息的第一节点的隐向量和所述第一节点对应的训练标签信息，通过预设的InstaHide隐私保护规则构建第一样本数据；分别为所述第一图表中不存在训练标签信息的第二节点和所述第二图表中的节点生成相应的训练标签信息，基于所述第二节点和所述第二图表中的节点的隐向量和生成的训练标签信息，通过预设的InstaHide隐私保护规则构建第二样本数据；基于所述第一样本数据和所述第二样本数据对服务器下发的图模型进行模型训练，并获取训练后的图模型对应的梯度信息，将所述梯度信息发送给所述服务器，以使所述服务器基于不同的终端设备提供的梯度信息对所述服务器中的图模型中的模型参数进行更新，得到更新后的图模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种基于隐私保护的图模型训练方法、装置及设备
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