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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本申请提出了一种基于隐私保护计算和跨组织的联合信用评分方法及装置，该方法包括：在多个边缘节点中分别构建本地数据资源，将本地数据资源的基本信息和元数据信息同步至中央节点；在中央节点中通过同步的信息构建数据模型进行关联分析，并构建数据指标；将数据指标与多个边缘节点的元数据信息进行关联映射；基于更新后的多个本地数据资源，通过隐私保护集合求交确定公共样本；通过多方数据挖掘算法计算数据指标体系的权重参数，并将权重参数赋值到评分系统的指标体系的每个特征上；通过构建出的联合评分系统模型进行信用评分。该方法在加入安全隐私的机制下生成跨组织的联合评分卡系统架构，能够有效利用多维数据构建高维复杂的评分系统。

主权项：1.一种基于隐私保护计算和跨组织的联合信用评分方法，其特征在于，包括以下步骤：在多个边缘节点中分别构建本地数据资源，并将每个所述边缘节点的本地数据资源的基本信息和元数据信息同步至中央节点，其中，所述在多个边缘节点中分别构建本地数据资源，包括：在每个所述边缘节点中，为对应的每个大数据平台构建基础类数据标准和指标类数据标准；控制每个所述大数据平台进行数据采集并汇总采集的数据；对汇总的数据进行质量管理；在本地的大数据中台中对质量管理后的数据进行治理，生成用于联合数据挖掘的主题数据资源并保存所述主题数据资源，以构建每个所述边缘节点的本地数据资源；所述对汇总的数据进行质量管理，包括：基于所述元数据信息对所述汇总的数据按照预设的稽核规则进行质量稽核，生成质量稽核的评估结果；所述对质量管理后的数据进行治理，包括:通过描述性分析、缺失值处理、异常数据处理、数据标准化处理和特征选择对所述质量管理后的数据进行整合处理和过滤处理；在所述中央节点中通过所述基本信息和所述元数据信息构建数据模型以进行关联分析，并构建数据指标；将所述数据指标与所述多个边缘节点的元数据信息进行关联映射，生成所述数据指标与元数据的映射关系，构建包含多个参与方的多级数据指标体系；根据所述映射关系更新每个所述边缘节点的本地数据资源，并在所述中央节点中基于更新后的多个本地数据资源，通过隐私保护集合求交PSI确定公共样本；利用所述公共样本通过预设的多方数据挖掘算法计算所述数据指标体系的权重参数，并将所述权重参数赋值到评分系统的指标体系的每个特征上，以构建出联合信用评分系统模型；通过所述联合信用评分系统模型进行信用评分计算。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 基于隐私保护计算和跨组织的联合信用评分方法及装置