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申请/专利权人：蓝象智联(杭州)科技有限公司
摘要：本公开实施例公开了一种用于联邦学习的数据处理方法及装置，其中方法包括对参与方的数据进行标识，并基于所述标识对数据进行归类，得到只有一个参与方的单方数据集、和有多个参与方的联邦数据集两种类型的数据集；在不同类型的数据集的域下建立任务流；当联邦学习任务被触发执行后，调用不同类型的数据集，以基于该数据集下的任务流调用对应的建模用算法。本实施例通过区分数据集，并在单方数据集、联邦数据集下分别建立任务流，以基于该任务流实现建模，提高了联邦学习的灵活性，降低了联邦学习系统的耦合性，提高了学习效率。
主权项：1.一种用于联邦学习的数据处理方法，其特征在于，包括：对参与方的数据进行标识，并基于所述标识对数据进行归类，得到只有一个参与方的单方数据集、和有多个参与方的联邦数据集两种类型的数据集；在不同类型的数据集的域下建立任务流,包括：当交互界面的画布中的任务组件被触发后，调用所述组件，其中，每个组件均对应有各自的建模用算法；基于参与方的业务目标，建立各个组件之前的连接关系，得到所述任务流；当联邦学习任务被触发执行后，调用不同类型的数据集，以基于该数据集的域下的任务流调用对应的建模用算法；其中，当联邦学习任务被触发执行后，调用不同类型的数据集包括：当联邦学习任务被触发执行后，如果调用数据集为联邦数据集，则按照各个参与方数据集域下的任务流执行建模任务；和或，自动获取各个参与方的执行状态；当联邦学习任务被触发执行后，如果调用数据集为单方数据集，则判断参与方的数据集身份ID和本地数据集的身份ID一致；如果不一致，则参与方的数据集为远程单方数据集，并通过远程交互协议启动远程任务以基于远程单方数据集下的任务执行建模任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蓝象智联(杭州)科技有限公司 用于联邦学习的数据处理方法及装置
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