(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210501248.0 (22)申请日 2022.05.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114611712 A (43)申请公布日 2022.06.10 (73)专利权人 富算科技 （上海） 有限公司 地址 200135 上海市浦东 新区中国(上海) 自由贸易试验区浦 东大道1200号2层A 区 (72)发明人 尤志强　卞阳　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 唐正瑜 (51)Int.Cl. G06N 20/00(2019.01)G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/25(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/9535(2019.01) G06Q 20/40(2012.01) (56)对比文件 CN 110998516 A,2020.04.10 审查员 张博 (54)发明名称 基于异构联邦学习的预测方法、 模 型生成方 法及装置 (57)摘要 本申请提供一种基于异构联邦学习的预测 方法、 模型生 成方法及装置。 方法包括： 接收预测 任务， 根据预测任务中的模型标识和样本标识获 得预测结果； 向发起方发送预测结果， 发起方根 据模型标识对返回的预测结果进行处理获得最 终预测结果； 预测结果为利用目标预测模型对样 本特征进行处理获得， 目标预测模 型通过如下方 法生成： 获取初始预测模型对应的模型文件； 初 始预测模型采用第一编程语言训练获得； 从模型 文件中提取初始预测模型的模型参数； 将模型参 数以数据表的形式存储到Hive数据表中， 生成所 述目标预测模 型， 目标预测模型采用第二编程语 言实现预测处理； 且第一编程语言不同于第二编 程语言。 本申请可以提高对样本数据预测的效 率。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 114611712 B 2022.08.26 CN 114611712 B 1.一种基于异构联邦学习的预测方法， 其特征在于， 应用于数据参与方， 所述方法包 括： 接收预测任务， 所述预测任务包括模型 标识和样本标识； 根据所述模型 标识和所述样本标识获得对应的预测结果； 向发起方发送所述预测结果， 以使所述发起方根据 所述模型标识对所述数据参与 方以 及其他数据参与方返回的其 他预测结果进行处 理， 获得最终预测结果； 其中， 所述预测结果为利用所述模型标识对应的目标预测模型对所述样本标识对应的 样本特征进行处 理获得， 所述目标 预测模型通过如下 方法生成： 获取初始预测模型对应的模型文件； 所述初始预测模型采用第一编程语言训练获得； 从所述模型文件中提取 所述初始预测模型的模型参数； 将所述模型参数以数据表的形式存储到Hive数据表中， 生成所述目标预测模型， 所述 目标预测模型采用第二编程语言实现预测处理； 其中， 所述第一编程语言不同于所述第二 编程语言。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述模型标识和所述样本标识获 得对应的预测结果， 包括： 根据所述模型 标识获取对应的目标 预测模型； 根据所述样本标识获取对应的样本数据， 并对所述样本数据进行特征提取获得所述样 本特征； 根据所述目标 预测模型和所述样本特 征生成预测结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述模型标识和所述样本标识获 得对应的预测结果， 包括： 根据所述模型标识获取对应的目标预测模型， 根据所述样本标识获得对应的样本特 征； 其中， 所述样本特 征为预先对所述样本标识对应的样本数据进行 特征提取后获得的； 根据所述目标 预测模型和所述样本特 征生成预测结果。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述模型标识和所述样本标识获 得对应的预测结果， 包括： 根据所述模型标识和所述样本标识查询所述预测结果， 其中， 所述预测结果为预先利 用所述模型 标识对应的预测模型对所述样本标识对应的样本特 征进行处 理获得。 5.一种基于异构联邦学习的预测系统， 其特征在于， 所述预测系统包括发起方和至少 一个数据参与方； 所述发起方接收总预测任务， 并根据所述总预测任务生成多个预测任务， 每个所述预 测任务包括模型 标识和样本标识； 所述发起方向各 所述数据参与方发送对应的所述预测任务； 所述数据参与方用于执 行如权利要求1 ‑4任一项所述的方法； 所述发起方在接收到各所述数据参与 方返回的所述预测结果后， 根据 所述模型标识对 所述预测结果进行处 理， 获得最终预测结果。 6.一种基于异构联邦学习的预测装置， 其特 征在于， 包括： 任务接收模块， 用于 接收预测任务， 所述预测任务包括模型 标识和样本标识； 结果获得模块， 用于根据所述模型 标识和所述样本标识获得对应的预测结果；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114611712 B 2结果发送模块， 用于向发起方发送所述预测结果， 以使所述发起方根据所述模型标识 对数据参与方以及其 他数据参与方返回的其 他预测结果进行处 理， 获得最终预测结果； 其中， 所述预测结果为利用所述模型标识对应的目标预测模型对所述样本标识对应的 样本特征进行处 理获得， 所述目标 预测模型通过如下 方法生成： 获取初始预测模型对应的模型文件； 所述初始预测模型采用第一编程语言训练获得； 从所述模型文件中提取 所述初始预测模型的模型参数； 将所述模型参数以数据表的形式存储到Hive数据表中， 生成所述目标预测模型， 所述 目标预测模型采用第二编程语言实现预测处理； 其中， 所述第一编程语言不同于所述第二 编程语言。 7.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处 理器、 存储器和总线， 其中， 所述处理器和所述存 储器通过 所述总线完成相互间的通信； 所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令， 所述处理器调用所述程序指令能 够执行如权利要求1 ‑4任一项所述的方法。 8.一种非暂态计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述非暂态计算机可读存储介质存 储计算机指 令， 所述计算机指 令被计算机运行时， 使 所述计算机执行如权利要求 1‑4任一项 所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114611712 B 3