【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机，特别涉及面向数据要素流通的联邦建模方法。本说明书同时涉及一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。
技术介绍
1、目前，基于联邦学习的自动化建模，可以在多个参与方在不泄露自己的隐私数据情况下，完成联邦机器学习建模的自动化过程，得到自动化建立的机器学习模型。
2、为了提升自动化建模过程中模型参数调整的准确性，已经存在许多处理方式；但目前的处理方式会导致调整局限性或是计算、通信成本高等，使得在联邦学习下自动化建模的参数模型调整存在准确性较低，成本开销较大等问题。
3、因此，如何在提升在联邦学习下自动化建模的模型参数调整准确性，进而提升自动化建模的效率，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种面向数据要素流通的联邦建模方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
2、根据本说明书实施例...
【技术保护点】
1.一种面向数据要素流通的联邦建模方法，其特征在于，应用于数据处理系统，所述数据处理系统中包含至少两个客户端和服务端，所述至少两个客户端中包含至少一个目标客户端和至少一个关联客户端，其中：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于针对业务处理模型的建模请求获取目标资源数据集之前，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标资源数据集中的资源数据在历史模型参数中筛选目标初始参数，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标初始参数创建初始业务处理模型，并基于参数优化框架调整所述目标初始参数，获得...
【技术特征摘要】
1.一种面向数据要素流通的联邦建模方法，其特征在于，应用于数据处理系统，所述数据处理系统中包含至少两个客户端和服务端，所述至少两个客户端中包含至少一个目标客户端和至少一个关联客户端，其中：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于针对业务处理模型的建模请求获取目标资源数据集之前，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标资源数据集中的资源数据在历史模型参数中筛选目标初始参数，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标初始参数创建初始业务处理模型，并基于参数优化框架调整所述目标初始参数，获得目标模型参数，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述训练样本数据集和所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王克华，鲍力成，张建勇，谢鲁，郑小林，陈超超，
申请(专利权)人：杭州金智塔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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