CN109902109B - 一种多方协作数据挖掘方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种多方协作数据挖掘方法及装置，其中，方法包括：在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，建立针对当前参与方的第一决策树模型；按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金；其中，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N‑1个参与方预交付押金；在当前参与方为第M个参与方时，在第1个参与方至第M‑1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M‑1个参与方预交付押金；共享指定决策树模型。本发明实现了公平、有效的进行数据挖掘。

Description

一种多方协作数据挖掘方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种多方协作数据挖掘方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，涌现出越来越多的数据。单个设备仅能产生使用该设备的用户相关的数据，产生的数据信息具有局限性，因此希望挖掘出具有相同属性的更多数据进行研究。例如，在对某项疾病的发生概率做研究时，可对多个联合参与的医院通过分布式的方式进行多方数据挖掘，以及通过安全多方计算的方式，使得每个医院得到自己想要的计算结果。

发明人在使用现有的分布式的方式进行多方数据挖掘时发现，由于分布式的参与方在传送数据集的过程中会导致数据泄露，信息的隐私性和安全性受到威胁。除此之外，参与计算协作的各方相互不信任，所有参与方一方面不想泄漏自己的隐私，一方面又想利用多方协同计算的结果来实现自己的目标。因此，如何对多个参与方的数据进行公平、有效的数据挖掘仍然是亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种多方协作数据挖掘方法及装置，以实现公平、有效的进行数据挖掘。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例公开了一种多方协作数据挖掘方法，所述方法包括：

在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对所述当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；所述协作挖掘组中各参与方待挖掘数据的上位数据属性相同；所述上位数据属性的类型包括了所述下位数据属性；

按照预设排序，向所述协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，所述协作挖掘组中参与方的数量为M，按照所述预设排序，在所述当前参与方为第一个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方；在所述当前参与方为第N个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，所述当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向所述第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在所述当前参与方为第M个参与方时，所述指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；所述押金在所述当前参与方的冻结账户中；

共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型包括所述第一决策树模型。

可选的，在所述当前参与方为第一个参与方时，所述指定决策树模型为所述第一决策树模型。

可选的，在所述当前参与方为第N个参与方时，在所述共享指定决策树模型之前，所述方法还包括：

检测所述第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型，其中，所述第二决策树模型包括第一个参与方至第N-1个参与方中各参与方的决策树模型；

所述共享指定决策树模型，包括：

若所述第N-1个参与方共享了所述第二决策树模型，获取所述第二决策树模型，并向第N+1个参与方共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型还包括所述第二决策树模型。

可选的，在所述获取所述第二决策树模型之后，所述方法还包括：

允许所述第N-1个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第N-1个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录，其中，所述当前参与方向所述第N-1个参与方预交付的押金与所述第N-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

可选的，在所述检测所述第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型之后，所述方法还包括：

若所述第N-1个参与方未共享所述第二决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第N-1个参与方的押金。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘方法还包括：

检测第M个参与方是否共享了目标决策树模型，其中，所述目标决策树模型包括第一个参与方至第M个参与方中各参与方的决策树模型；

若所述第M个参与方共享了所述目标决策树模型，允许所述第M个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第M个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录；

若所述第M个参与方未共享所述目标决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第M个参与方的押金。

可选的，在所述当前参与方为第M个参与方时，在所述共享指定决策树模型之前，所述方法还包括：

检测所述第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型，其中，所述第三决策树模型包括第一个参与方至第M-1个参与方中各参与方的决策树模型；

所述共享指定决策树模型，包括：

若所述第M-1个参与方共享了所述第三决策树模型，获取所述第三决策树模型，并向第一个至第M-1个参与方共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型还包括所述第三决策树模型。

可选的，在所述获取所述第三决策树模型之后，所述方法还包括：

允许所述第M-1个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第M-1个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录；其中，所述当前参与方向所述第M-1个参与方预交付的押金与所述第M-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

可选的，在所述检测所述第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型之后，所述方法还包括：

若所述第M-1个参与方未共享所述第三决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第M-1个参与方的押金。

第二方面，本发明实施例公开了一种多方协作数据挖掘装置，所述装置包括：

第一决策树模型构建模块，用于在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对所述当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；所述协作挖掘组中各参与方待挖掘数据的上位数据属性相同；所述上位数据属性的类型包括了所述下位数据属性；

押金预交付模块，用于按照预设排序，向所述协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，所述协作挖掘组中参与方的数量为M，按照所述预设排序，在所述当前参与方为第一个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方；在所述当前参与方为第N个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，所述当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向所述第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在所述当前参与方为第M个参与方时，所述指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；所述押金在所述当前参与方的冻结账户中；

指定决策树模型共享模块，用于共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型包括所述第一决策树模型。

可选的，在本发明实施例的多方协作数据挖掘装置中，在所述当前参与方为第一个参与方时，所述指定决策树模型为所述第一决策树模型。

可选的，在所述当前参与方为第N个参与方时，所述装置还包括：

第二决策树模型共享检测模块，用于检测所述第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型，其中，所述第二决策树模型包括第一个参与方至第N-1个参与方中各参与方的决策树模型；

指定决策树模型共享模块，具体用于若所述第N-1个参与方共享了所述第二决策树模型，获取所述第二决策树模型，并向第N+1个参与方共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型还包括所述第二决策树模型。

可选的，在本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第一押金记录模块，用于在所述获取所述第二决策树模型之后，允许所述第N-1个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第N-1个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录，其中，所述当前参与方向所述第N-1个参与方预交付的押金与所述第N-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第一押金取回模块，用于若所述第N-1个参与方未共享所述第二决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第N-1个参与方的押金。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

目标决策树模型共享检测模块，用于在所述当前参与方为第一个或第N个参与方时，检测第M个参与方是否共享了目标决策树模型，其中，所述目标决策树模型包括第一个参与方至第M个参与方中各参与方的决策树模型；

第二押金记录模块，用于若所述第M个参与方共享了所述目标决策树模型，允许所述第M个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第M个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录；

第二押金取回模块，用于若所述第M个参与方未共享所述目标决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第M个参与方的押金。

可选的，在所述当前参与方为第M个参与方时，所述装置还包括：

第三决策树模型共享检测模块，用于检测所述第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型，其中，所述第三决策树模型包括第一个参与方至第M-1个参与方中各参与方的决策树模型；

指定决策树模型共享模块，具体用于若所述第M-1个参与方共享了所述第三决策树模型，获取所述第三决策树模型，并向第一个至第M-1个参与方共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型还包括所述第三决策树模型。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第三押金记录模块，用于在所述获取所述第三决策树模型之后，允许所述第M-1个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第M-1个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录；其中，所述当前参与方向所述第M-1个参与方预交付的押金与所述第M-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第三押金取回模块，用于若所述第M-1个参与方未共享所述第三决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第M-1个参与方的押金。

第三方面，本发明实施例公开了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述多方协作数据挖掘方法中任一所述的方法步骤。

第四方面，本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述多方协作数据挖掘方法中任一所述的方法步骤。

在本发明实施例提供的一种多方协作数据挖掘方法及装置中，在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中；共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。本发明实施例通过区块链，实现了去中心化的数据记录，并通过区块链不可篡改的特性，保证了数据记录的公平性。另外，本发明实施例中通过交押金的方式实现了数据的公平有效共享。综上，通过本发明的多方协作数据挖掘方法，能够实现公平、有效的进行协作数据挖掘。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘方法流程图；

图2为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘方法中构建决策树模型的方法结构图；

图3为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘方法中参与方共享决策模型的方法示意图；

图4为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘的结构框架图；

图5为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘装置结构示意图；

图6为本发明实施例的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例基于区块链特性，得到了一种多方协作数据挖掘方法。其中，通过集成学习完成分布式数据的数据挖掘任务，并在挖掘过程中通过差分隐私保护数据的隐私，采用支付押金以及获取押金的机制，对各个参与方进行奖惩，保证了数据挖掘的公平性以及安全性。具体过程以下详细说明：

第一方面，本发明实施例公开了一种多方协作数据挖掘方法，如图1所示。图1为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘方法流程图，方法包括：

S101，在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；协作挖掘组中各参与方待挖掘数据的下位数据属性相同；上位数据属性的类型包括了下位数据属性。

本发明实施例中，预先将待挖掘数据的下位数据属性相同的各个参与方形成一个协作挖掘组。例如，预先将几家医院形成一个协作挖掘组；预先将几个学校形成一个协作挖掘组。上位数据属性即为当前参与方自身的本地数据属性，例如，当前的协作挖掘组为医院，当前参与方为具体的医院，上位数据属性即为该医院本地存储的病例中患者的身体素质属性。

本发明实施例的执行主体为该协作挖掘组中的任一参与方，即为当前参与方。本步骤中，在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，可通过自身的本地存储数据建立决策树模型。

决策树是一种预测模型，用来进行分类或者递归，是一种有监督学习。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

本步骤中，当前参与方可通过本地存储的数据的属性建立决策树模型。即为本发明实施例的第一决策树模型。与此同时，协作挖掘组中的各个参与者，通过自身的本地存储数据的属性分别建立自身的决策树模型。例如，当前参与方将病例信息作为样本，采用CART(classification and regression tree，分类和回归树)算法，按照病例中的属性信息建立第一决策树模型。

本发明实施例中为了保护参与方信息的隐私性，在构建决策树模型的过程中通过添加差分隐私噪声，防止数据的隐私泄露。

例如，图2所示的本发明实施例的一种多方协作数据挖掘方法中构建决策树模型的方法结构图。

在该图2中，参与方1将拥有的病例信息作为样本，采用CART算法，按照病例中的属性信息F₁、F₂、F₃、F₄以及F₅进行分类或者递归，并在叶子节点加入差分隐私噪声，得到决策树模型。参与方2、参与方3按照上述方式，分别构建自身的决策树模型。

S102，按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中。

本发明实施例中，为了保证协作挖掘组中各参与方能够公平的共享数据，预先为各参与方设置预设排序，各参与方可按照排序向指定参与方预交付押金，以及按照该预设顺序共享模型，以及获得押金。

本步骤中该当前参与方按照该协作挖掘组的预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录。每个参与方的账户可分为两种形式，即为冻结账户和可支配账户。当前参与方按照预设排序向指定参与方预交押金，预交付的押金会先存放在当前参与方的冻结账户中，只有指定参与方按照预设排序共享了指定决策树模型后，才能得到当前参与方的押金。其中，当前参与方可以为协作挖掘组中的任一参与方。针对整个协作挖掘组而言，除最后一个参与方外的各参与方均需要向最后一个用户预交付押金，并且除第一个参与方外的各参与方均需要向该参与方的前一个参与方预交付押金。例如，具体交押金可分为两步：第一步，数据挖掘任务的所有参与方向最后一个参与方的账户转入一定数量的比特币作为押金，并在区块链网络记录以及广播比特币交易记录；第二步，后一个参与方向前一个参与方的账户转入一定数量的比特币，并在区块链网络记录以及广播比特币交易记录。如果存在参与方没有缴纳押金，则每个参与方终止协议，等待退款。

具体为，获取协作挖掘组中参与方的数量M，针对当前参与方，在当前参与方为第一个参与方时，当前参与方向第M个参与方预交付押金；在当前参与方为第N个参与方时，1<N<M，当前参与方向第M个参与方和第N-1个参与方预支付押金，其中，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金；在当前参与方为第M个参与方时，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金。为了体现公平性，可选的，当前参与方预交付的押金的总金额，与其他参与方预交付给当前参与方的押金的总金额相同。

例如，若协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方。即当前参与方给第M个参与方预交付押金Q，其中，预交付的押金Q在当前参与方(第一个参与方)的冻结账户中。

在当前参与方为第N个参与方时，1<N<M，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金。即当前参与方先给第M个参与方预交付押金Q，其中，预交付的Q押金在当前参与方的冻结账户中，并且在第N+1个参与方向该当前参与方预交付NQ的押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付(N-1)Q押金，其中，预交付的(N-1)Q押金在当前参与方的冻结账户中。

在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金。即在第1个参与方至第M-1个参与方中每个参与方均向当前参与方预交付的押金Q后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付(M-1)Q押金，其中，预交付的(M-1)Q押金在当前参与方的冻结账户中。

S103，共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。

可选的，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为最后一个参与方，指定决策树模型为第一决策树模型。

本发明实施例中，当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为最后一个参与方，则本步骤中第一个参与方将自身的第一决策树模型按照预设顺序共享给下一个参与方。其他参与方依次按照预设排序共享获得的决策树模型以及自身的决策树模型，使得每个参与方都能得到所有参与方的决策树模型。

具体为，在当前参与方为第一个参与方时，该当前参与方将自身的第一决策树模型作为指定决策树模型，传递给预设排序中的第二个参与方，并获取第二个参与方冻结账号中第二个参与方预交付的押金Q到可支配账户中。

例如，预设排序为A-B-C，当前参与方为第一个参与方时，该当前参与方将第一决策树模型A′共享给B，B将获得的A′以及自身的决策树模型B′共享给C，C将获得的决策树模型A′、B′以及自身的决策树模型C′通过区块链网络共享给所有参与方A、B、C。以下实施例中详细说明，在当前参与方为M个参与方的预设排序中的N个参与方或第M个参与方时，如何实现模型共享。

在本发明实施例提供的一种多方协作数据挖掘方法中，在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中；共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。本发明实施例通过区块链，实现了去中心化的数据记录，并通过区块链不可篡改的特性，保证了数据记录的公平性。另外，本发明实施例中通过交押金的方式实现了数据的公平有效共享。综上，通过本发明的多方协作数据挖掘方法，能够实现公平、有效的进行数据挖掘。

可选的，在本发明的多方协作数据挖掘方法的一种实施例中，在当前参与方为第N个参与方时，在共享指定决策树模型之前，该方法包括：

本发明实施例中，在当前参与方为第N个参与方时，则指定参与方为最后一个参与方和第N-1个参与方，该第N个参与方首先向最后一个参与方预交付比特币Q，在接收到第N+1个参与方预交付的NQ押金后，向第N-1个参与方预交付比特币(N-1)Q。

检测第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型，其中，第二决策树模型包括第一个参与方至第N-1个参与方中各参与方的决策树模型。

本发明实施例中按照预设排序共享决策树模型。本步骤中在当前参与方共享决策树模型之前，可先判断第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型。该第二决策树模型包括第一个参与方至第N-1个参与方中各参与方的决策树模型。

在本发明实施例中，检测某个参与方是否共享了决策树模型，可以为检测在预设时间阈值内，该参与方是否共享了决策树模型，若在预设时间阈值内，该参与方共享了决策树模型，则判定该参与方共享了决策树模型；若在预设时间阈值内，该参与方未共享决策树模型，则判定该参与方未共享决策树模型。上述S103，共享指定决策树模型，包括：

若第N-1个参与方共享了第二决策树模型，获取第二决策树模型，并向第N+1个参与方共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型还包括第二决策树模型。

若第N-1个参与方共享了第二决策树模型，当前参与方获取该第二决策树模型，并向第N+1个参与方共享指定决策树模型，此时指定决策树模型包括第二决策树模型及第一决策树模型。

可选的，在获取第二决策树模型之后，上述方法还包括：

允许第N-1个参与方获取当前参与方预交付给第N-1个参与方的押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，当前参与方向第N-1个参与方预交付的押金与第N-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

本步骤中当第N-1个参与方共享了第二决策树模型，说明第N-1个参与方按照约定，共享了获得的前第N-2个参与方的决策树模型以及第N-1个参与方自己的决策树模型，则允许该第N-1个参与方获取第N个参与方的冻结账户中第N个参与方预支付的押金。

可选的，在检测第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型之后，上述方法还包括：

若第N-1个参与方未共享第二决策树模型，取回当前参与方预交付给第N-1个参与方的押金。

本步骤中，若检测到第N-1个参与方未共享第二决策树模型，将当前参与方预支付给第N-1个参与方的押金，由当前参与方的冻结账户中取回至当前参与方的可支配中，即取回当前参与方预交付给第N-1个参与方的押金。

如图3所示，图3为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘方法中参与方共享决策模型的方法示意图。假设预设排序为参与方1-参与方2-参与方3，当前参与方为参与方3，检测参与方2是否共享了第四决策树模型，其中第四决策树模型包括参与方1的决策树模型及参与方2的决策树模型；若参与方2共享了第四决策树模型，获取第四决策树模型；此时参与方2可在参与方3的冻结账户中获取2Q比特币到可支配账户中，并且在区块链网络中记录交易记录。若参与方2没有共享第四决策树模型，参与方3从参与方3的冻结账户中取回2Q比特币到参与方3的可支配账户中。

可见，本发明实施例利用区块链的特性，通过设置交付押金以及允许获取押金的机制，如果所有的参与方都诚实的执行协议，每个参与方的比特币数量既不增加也不减少，在有不诚实的参与方时，可将该支付给该参与方的押金平分给前面共享了模型的参与方作为补偿，实现了多方协同数据挖掘任务执行过程中对每个参与者的公平性。

可选的，在当前参与方为第一个参与方或第N个参与方时，上述方法还包括：

步骤一，检测第M个参与方是否共享了目标决策树模型，其中，目标决策树模型包括第一个参与方至第M个参与方中各参与方的决策树模型。

步骤二，若第M个参与方共享了目标决策树模型，允许第M个参与方获取当前参与方预交付给第M个参与方的押金，并在区块链网络中记录交易记录。

步骤三，若第M个参与方未共享目标决策树模型，取回当前参与方预交付给第M个参与方的押金。

可选的，在本发明的多方协作数据挖掘方法的一种实施例中，在当前参与方为第M个参与方时，在共享指定决策树模型之前，上述方法还包括：

本发明实施例中，当当前参与方为第M个参与方时，则指定参与方为第M-1个参与方，在第M个参与方向接收到第1个到第M-1个参与方预交付到冻结账户的押金后，该第M个参与方向第M-1个参与方预交付比特币(M-1)Q。

检测第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型，其中，第三决策树模型包括第一个参与方至第M-1个参与方中各参与方的决策树模型；

上述共享指定决策树模型，包括：

若第M-1个参与方共享了第三决策树模型，获取第三决策树模型，并向第一个至第M-1个参与方共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型还包括第三决策树模型。

可选的，在获取第三决策树模型之后，上述方法还包括：

允许第M-1个参与方获取当前参与方预交付给第M-1个参与方的押金，并在区块链网络中记录交易记录；其中，当前参与方向第M-1个参与方预交付的押金与第M-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

可选的，在检测第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型之后，上述方法还包括：

若第M-1个参与方未共享第三决策树模型，取回当前参与方预交付给第M-1个参与方的押金。

为了更好的说明本发明实施例的一种多方协作数据挖掘方法，可有图4所示的本发明实施例的一种多方协作数据挖掘的结构框架图。

协作挖掘组包括参与方1、参与方2…参与方n，多个参与方按照预设排序交付押金、共享指定指定决策树模型，以及按照赏罚机制获得押金，使得每个参与方获得该协作挖掘组中每个参与方构建的决策树模型。每个参与方获得多个决策树模型，使得每个参与方在自己本地形成决策树森林。在任一参与方获得数据处理请求后，可通过集成学习的方式，分别利用该决策树森林中每个决策树模型对该数据处理请求进行处理，综合每个决策树模型的处理结果，最终得到较为准确的多方协同数据挖掘结果。

第二方面，本发明实施例公开了一种多方协作数据挖掘装置，如图5所示。图5为本发明实施例的一种多方协作数据挖掘装置结构示意图，方法包括：

第一决策树模型构建模块501，用于在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；协作挖掘组中各参与方待挖掘数据的上位数据属性相同；上位数据属性的类型包括了下位数据属性；

押金交付模块502，用于按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中；

指定决策树模型共享模块503，用于共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。

在本发明实施例提供的一种多方协作数据挖掘装置中，在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中；共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。本发明实施例通过区块链，实现了去中心化的数据记录，并通过区块链不可篡改的特性，保证了数据记录的公平性。另外，本发明实施例中通过交押金的方式实现了数据的公平有效共享。综上，通过本发明的多方协作数据挖掘方法，能够实现公平、有效的进行数据挖掘。

可选的，在本发明实施例的多方协作数据挖掘装置中，在当前参与方为第一个参与方时，指定决策树模型为第一决策树模型。

可选的，在当前参与方为第N个参与方时，装置还包括：

第二决策树模型共享检测模块，用于检测第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型，其中，第二决策树模型包括第一个参与方至第N-1个参与方中各参与方的决策树模型；

指定决策树模型共享模块，具体用于若第N-1个参与方共享了第二决策树模型，获取第二决策树模型，并向第N+1个参与方共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型还包括第二决策树模型。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第一押金记录模块，用于在获取第二决策树模型之后，允许第N-1个参与方获取当前参与方预交付给第N-1个参与方的押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，当前参与方向第N-1个参与方预交付的押金与第N-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第一押金取回模块，用于若第N-1个参与方未共享第二决策树模型，取回当前参与方预交付给第N-1个参与方的押金。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

目标决策树模型共享检测模块，用于在当前参与方为第一个或第N个参与方时，检测第M个参与方是否共享了目标决策树模型，其中，目标决策树模型包括第一个参与方至第M个参与方中各参与方的决策树模型；

第二押金记录模块，用于若第M个参与方共享了目标决策树模型，允许第M个参与方获取当前参与方预交付给第M个参与方的押金，并在区块链网络中记录交易记录；

第二押金取回模块，用于若第M个参与方未共享目标决策树模型，取回当前参与方预交付给第M个参与方的押金。

可选的，在当前参与方为第M个参与方时，装置还包括：

第三决策树模型共享检测模块，用于检测第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型，其中，第三决策树模型包括第一个参与方至第M-1个参与方中各参与方的决策树模型；

指定决策树模型共享模块，具体用于若第M-1个参与方共享了第三决策树模型，获取第三决策树模型，并向第一个至第M-1个参与方共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型还包括第三决策树模型。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第三押金记录模块，用于在获取第三决策树模型之后，允许第M-1个参与方获取当前参与方预交付给第M-1个参与方的押金，并在区块链网络中记录交易记录；其中，当前参与方向第M-1个参与方预交付的押金与第M-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

可选的，本发明实施例的多方协作数据挖掘装置还包括：

第三押金取回模块，用于若第M-1个参与方未共享第三决策树模型，取回当前参与方预交付给第M-1个参与方的押金。

第三方面，本发明实施例公开了一种电子设备，如图6所示。图6为本发明实施例的一种电子设备结构示意图，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601、通信接口602、存储器603通过通信总线604完成相互间的通信；

存储器603，用于存放计算机程序；

处理器601，用于执行存储器603上所存放的程序时，实现以下方法步骤：

在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；协作挖掘组中各参与方待挖掘数据的上位数据属性相同；上位数据属性的类型包括了下位数据属性；

按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中；

共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。

上述电子设备提到的通信总线604可以是外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口602用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器603可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器603还可以是至少一个位于远离前述处理器601的存储装置。

上述的处理器601可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明实施例提供的一种电子设备中，在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中；共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。本发明实施例通过区块链，实现了去中心化的数据记录，并通过区块链不可篡改的特性，保证了数据记录的公平性。另外，本发明实施例中通过交押金的方式实现了数据的公平有效共享。综上，通过本发明的多方协作数据挖掘方法，能够实现公平、有效的进行数据挖掘。

又一方面，本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述多方协作数据挖掘方法中任一所述的方法步骤。

在本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质中，在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；按照预设排序，向协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，协作挖掘组中参与方的数量为M，按照预设排序，在当前参与方为第一个参与方时，指定参与方为第M个参与方；在当前参与方为第N个参与方时，指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在当前参与方为第M个参与方时，指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向当前参与方预交付押金后，当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；押金在当前参与方的冻结账户中；共享指定决策树模型，其中，指定决策树模型包括第一决策树模型。本发明实施例通过区块链，实现了去中心化的数据记录，并通过区块链不可篡改的特性，保证了数据记录的公平性。另外，本发明实施例中通过交押金的方式实现了数据的公平有效共享。综上，通过本发明的多方协作数据挖掘方法，能够实现公平、有效的进行数据挖掘。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字参与方线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种多方协作数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对所述当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；所述协作挖掘组中各参与方待挖掘数据的下位数据属性相同；

按照预设排序，向所述协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，所述协作挖掘组中参与方的数量为M，按照所述预设排序，在所述当前参与方为第一个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方；在所述当前参与方为第N个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，所述当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向所述第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在所述当前参与方为第M个参与方时，所述指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；所述押金在所述当前参与方的冻结账户中；

共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型包括所述第一决策树模型；

其中，在所述当前参与方为第N个参与方时，在所述共享指定决策树模型之前，所述方法还包括：

检测所述第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型，其中，所述第二决策树模型包括第一个参与方至第N-1个参与方中各参与方的决策树模型；

所述共享指定决策树模型，包括：

若所述第N-1个参与方共享了所述第二决策树模型，获取所述第二决策树模型，并向第N+1个参与方共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型还包括所述第二决策树模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当前参与方为第一个参与方时，所述指定决策树模型为所述第一决策树模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述第二决策树模型之后，所述方法还包括：

允许所述第N-1个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第N-1个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录，其中，所述当前参与方向所述第N-1个参与方预交付的押金与所述第N-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述检测所述第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型之后，所述方法还包括：

若所述第N-1个参与方未共享所述第二决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第N-1个参与方的押金。

5.根据权利要求2或1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测第M个参与方是否共享了目标决策树模型，其中，所述目标决策树模型包括第一个参与方至第M个参与方中各参与方的决策树模型；

若所述第M个参与方共享了所述目标决策树模型，允许所述第M个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第M个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录；

若所述第M个参与方未共享所述目标决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第M个参与方的押金。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当前参与方为第M个参与方时，在所述共享指定决策树模型之前，所述方法还包括：

检测所述第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型，其中，所述第三决策树模型包括第一个参与方至第M-1个参与方中各参与方的决策树模型；

所述共享指定决策树模型，包括：

若所述第M-1个参与方共享了所述第三决策树模型，获取所述第三决策树模型，并向第一个至第M-1个参与方共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型还包括所述第三决策树模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述获取所述第三决策树模型之后，所述方法还包括：

允许所述第M-1个参与方获取所述当前参与方预交付给所述第M-1个参与方的押金，并在所述区块链网络中记录交易记录；其中，所述当前参与方向所述第M-1个参与方预交付的押金与所述第M-1个参与方预交付的押金的总金额相同。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述检测所述第M-1个参与方是否共享了第三决策树模型之后，所述方法还包括：

若所述第M-1个参与方未共享所述第三决策树模型，取回所述当前参与方预交付给所述第M-1个参与方的押金。

9.一种多方协作数据挖掘装置，其特征在于，所述装置包括：

第一决策树模型构建模块，用于在当前参与方需要进行协作数据挖掘时，按照协作挖掘组的下位数据属性，建立针对所述当前参与方的用于挖掘数据属性的数据的第一决策树模型；所述协作挖掘组中各参与方待挖掘数据的下位数据属性相同；

押金预交付模块，用于按照预设排序，向所述协作挖掘组中指定参与方预交付押金，并在区块链网络中记录交易记录，其中，所述协作挖掘组中参与方的数量为M，按照所述预设排序，在所述当前参与方为第一个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方；在所述当前参与方为第N个参与方时，所述指定参与方为第M个参与方和第N-1个参与方，所述当前参与方先向第M个参与方预交付押金，在第N+1个参与方向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向所述第N-1个参与方预交付押金，1<N<M；在所述当前参与方为第M个参与方时，所述指定参与方为第M-1个参与方，在第1个参与方至第M-1个参与方均向所述当前参与方预交付押金后，所述当前参与方再向第M-1个参与方预交付押金；所述押金在所述当前参与方的冻结账户中；

指定决策树模型共享模块，用于共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型包括所述第一决策树模型；

其中，在当前参与方为第N个参与方时，所述装置还包括：

第二决策树模型共享检测模块，用于检测所述第N-1个参与方是否共享了第二决策树模型，其中，所述第二决策树模型包括第一个参与方至第N-1个参与方中各参与方的决策树模型；

指定决策树模型共享模块，具体用于若所述第N-1个参与方共享了所述第二决策树模型，获取所述第二决策树模型，并向第N+1个参与方共享指定决策树模型，其中，所述指定决策树模型还包括所述第二决策树模型。

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