【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。下面参照图7来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图7所示，电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同系统组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线730。其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元710执行，使得处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)7201和/或高速缓存存储单元7202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)7203。存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块7205的程序/实用工具7204，这样的程序模块7205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。电子设备700也可以与一
技术介绍
1、随着信息网络的不断发展，数据产品交易的规模也逐渐扩大。因此，如何准确评估数据产品的价值，对数据业务的展开具有重要意义。
2、以跨特征联邦场景为例，各参与方共同参与模型训练的过程中，由于所提供的数据不同，以最终训练得到的模型作为数据产品进行价值评估时，不同参与方在数据产品的价值中所占比例不能一概而论。即需要基于参与方在模型训练过程中的具体活动，分别评估各参与方对模型训练的贡献度。
3、但是，目前的价值评估无法准确地具体到每个参与方在模型训练过程中的具体活动，影响了对参与方贡献度评估的准确性，对数据业务的参照可靠性较低，不利于数据产品流通。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种跨特征联邦中参与方贡献度评估方法、跨特征联邦中参与方贡献度评估系统、电子设备及计算机可读介质，该方法可以准确地评估各参与方的贡献度。
2、根据本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种跨特征联邦中参与方贡献度评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的所述模型参数，所述参与方获得样本特征对应的联邦信息价值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参与方为发起方，所述发起方本地包括样本标签，所述参与方基于所述样本特征的特征分箱、样本标签，统计各所述特征分箱对应的正样本数与负样本数，并获得基于所述正样本数、所述负样本数获得的联邦信息价值，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参与方为服务方，所述参与方基于所述样本特征的特征分箱、样本标签，统计各所述特征分箱对应的正样本数与负样本数，并获得基于所述正样本数、所述负样本数获得的联邦信息价值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参与方调用联邦数据安全交换FLEX协议，获得第j批样本对应的计算结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述参与方包括发起方、服务方，所述发起方本地包括样本标签，所述参与方基于逻辑回归模型对所述j批样本的回归结果进行计算，获
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述参与方包括发起方、服务方，所述方法还包括第三方，所述发起方本地包括样本标签，所述参与方基于逻辑回归模型对所述回归结果进行计算，获得所述第j批样本对应的计算结果，包括：
8.一种跨特征联邦中参与方贡献度评估系统，其特征在于，所述系统包括两个以上参与方，所述参与方包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一所述的跨特征联邦中参与方贡献度评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种跨特征联邦中参与方贡献度评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的所述模型参数，所述参与方获得样本特征对应的联邦信息价值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参与方为发起方，所述发起方本地包括样本标签，所述参与方基于所述样本特征的特征分箱、样本标签，统计各所述特征分箱对应的正样本数与负样本数，并获得基于所述正样本数、所述负样本数获得的联邦信息价值，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参与方为服务方，所述参与方基于所述样本特征的特征分箱、样本标签，统计各所述特征分箱对应的正样本数与负样本数，并获得基于所述正样本数、所述负样本数获得的联邦信息价值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参与方调用联邦数据安全交换flex协议，获得第j批样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔琢，
申请(专利权)人：杭州博盾习言科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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