【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及检测方法、检测装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，联邦学习(federated learning)技术被应用到越来越多的场景中。联邦学习是一种分布式机器学习技术，可以在多个拥有本地数据的数据提供方和服务提供方的协同处理下，完成对服务提供方的模型的训练。联邦学习技术体现了集中收集和数据最小化的原则，它能够在保证数据安全的同时实现设备间的数据共享，并且能够有效减少许多由传统的集中机器学习产生的系统性数据安全隐患和计算成本。
2、经实践发现，基于联邦学习技术训练得到的检测模型，其检测结果的准确性往往不高，因此，需要一种方法来提高检测模型的检测结果的准确性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了检测方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，可以有效提高检测模型的检测结果的准确性，即可以准确确定出对象与目标行为的关联关系。
2、一方面，本申请实施例提供了一种检测方法，所述方法包括：
...
【技术保护点】
1.一种检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理对象的目标特征数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个数据提供方包括第一数据提供方、第二数据提供方和第三数据提供方，所述第一数据提供方存储的待处理对象的第二原始特征数据包括社交特征数据、所述第二数据提供方存储的待处理对象的第二原始特征数据包括电子资源交易特征数据、所述第三数据提供方存储的待处理对象的第二原始特征数据包括捐赠特征数据；所述获取所述多...
【技术特征摘要】
1.一种检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理对象的目标特征数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个数据提供方包括第一数据提供方、第二数据提供方和第三数据提供方，所述第一数据提供方存储的待处理对象的第二原始特征数据包括社交特征数据、所述第二数据提供方存储的待处理对象的第二原始特征数据包括电子资源交易特征数据、所述第三数据提供方存储的待处理对象的第二原始特征数据包括捐赠特征数据；所述获取所述多个数据提供方提供的待处理对象的第二编码特征数据，包括：
5.一种检测方法，其特征在于，所述方法包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一重建误差确定所述第一样本对象的原始特征数据的判定结果，包括：
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴秉哲，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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