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申请/专利权人：蓝象智联(杭州)科技有限公司
摘要：本发明提供了一种联邦统计Pearson相关性的方法、介质及系统，属于联邦统计技术领域，核心是将秘密分享技术与Pearson相关系数计算相结合,具体包括：发起方和参与方首先分别计算本地特征间的相关性；然后对本地特征数据进行秘密分享加密,生成分片数据并相互交换部分分片；之后利用加密分片数据计算特征间的秘密分享态相关性；最后通过秘密分享解密技术,由发起方重构获得各方特征间的明文相关性矩阵。整个过程无需引入第三方,各参与方原始数据均保存在本地；同时计算压力分散到多方节点,降低单点压力。该方法创新性地将Pearson相关性分析引入隐私计算范畴,为联邦学习场景下的特征工程提供了隐私保护的技术手段。
主权项：1.一种联邦统计Pearson相关性的方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、发起方A输入本方特征数据XA,参与方B输入本方特征数据XB；S20、发起方A计算本方特征XA之间的Pearson相关性系数PA,参与方B计算本方特征XB之间的Pearson相关性系数PB,并将PB同步给发起方A；S30、发起方A将本方特征数据XA进行秘密分享,生成秘密分片XA_share1和XA_share2,保留XA_share1,将XA_share2发送给参与方B；参与方B将本方特征数据XB进行秘密分享,生成秘密分片XB_share1和XB_share2,保留XB_share1,将XB_share2发送给发起方A；S40、发起方A根据XA_share1和XB_share2计算特征之间的秘密分享态相关系数PAB_share1；参与方B根据XA_share2和XB_share1计算特征之间的秘密分享态相关系数PAB_share2；S50、发起方A根据PAB_share1和PAB_share2,通过秘密分享解密操作得到发起方A特征XA和参与方B特征XB之间的明文Pearson相关性系数PAB；S60、发起方A根据PA、PB和PAB整合得到发起方A和参与方B所有特征之间的Pearson相关性系数P。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蓝象智联(杭州)科技有限公司 一种联邦统计Pearson相关性的方法、介质及系统
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