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龙图腾网获悉深圳市洞见智慧科技有限公司申请的专利低带宽场景的联邦xgboost算法预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115860142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211671653.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权低带宽场景的联邦xgboost算法预测方法及装置是由裴吉;黄一珉;王湾湾;何浩;姚明设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本低带宽场景的联邦xgboost算法预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种低带宽场景的联邦xgboost算法预测方法及装置，应用于多方计算系统，所述多方计算系统包括P个计算方和xgboost模型的模型属主方，P为大于1的整数；所述方法包括：通过所述P个计算方中的每一计算方基于各自的原始数据和所述xgboost模型进行预测，得到P个预测结果，每一预测结果包括稀疏预测矩阵和预测向量；通过所述模型属主方将所述P个预测结果恢复成稠密预测向量，得到P个稠密预测向量；通过所述模型属主方将所述P个稠密预测向量求交，得到最终预测向量，并根据所述最终预测向量确定目标预测值。采用本申请实施例可以提升低带宽环境下的联邦xgboost算法的预测效率。

本发明授权低带宽场景的联邦xgboost算法预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低带宽场景的联邦xgboost算法预测方法，其特征在于，应用于多方计算系统，所述多方计算系统包括P个计算方和xgboost模型的模型属主方，P为大于1的整数；所述方法包括： 通过所述P个计算方中的每一计算方基于各自的原始数据和所述xgboost模型进行预测，得到P个预测结果，每一预测结果包括稀疏预测矩阵和预测向量； 通过所述模型属主方将所述P个预测结果恢复成稠密预测向量，得到P个稠密预测向量； 通过所述模型属主方将所述P个稠密预测向量求交，得到最终预测向量，并根据所述最终预测向量确定目标预测值； 其中，所述通过所述P个计算方中的每一计算方基于各自的原始数据和所述xgboost模型进行预测，得到P个预测结果，包括： 通过计算方i获取所述计算方i的原始数据，所述计算方i为所述P个计算方中的任一计算方； 在所述xgboost模型中加载所述原始数据，本地遍历所述xgboost模型，得到所述计算方i的预测结果，所述原始数据包括多个样本，在任一样本遍历过程中，当遇到非本方特征的中间树节点时，先让该样本向左右子节点都进行访问； 其中，所述本地遍历所述xgboost模型，得到所述计算方i的预测结果，包括： 本地遍历所述xgboost模型，得到所述原始数据中每一样本的初步预测结果，得到多个初步预测结果； 随机选取所述多个初步预测结果中的任一个初步预测结果作为预测flag向量； 将所述多个初步预测结果中的每一初步预测结果减去所述预测flag向量，得到多个中间预测结果； 根据所述多个中间预测结果确定稀疏预测矩阵； 将所述稀疏预测矩阵和所述预测flag向量确定为所述计算方i的预测结果。

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