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龙图腾网获悉日本电信电话株式会社申请的专利秘密决策树学习装置、秘密决策树学习系统、秘密决策树学习方法、及计算机程序产品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：CN116324938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202080106144.9，技术领域涉及：G09C1/00；该发明授权秘密决策树学习装置、秘密决策树学习系统、秘密决策树学习方法、及计算机程序产品是由滨田浩气设计研发完成，并于2020-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本秘密决策树学习装置、秘密决策树学习系统、秘密决策树学习方法、及计算机程序产品在说明书摘要公布了：一个实施方式的秘密决策树学习装置是一种通过秘密计算使决策树进行学习的秘密决策树学习装置，其具有：输入部，输入由多个记录构成的数据集合，所述多个记录包括1个以上的说明变量的属性值和目标变量的属性值；及学习部，按照所述决策树的每个层次，集中进行所述层次中包含的所有节点的所述数据集合的划分，由此使所述决策树进行学习。

本发明授权秘密决策树学习装置、秘密决策树学习系统、秘密决策树学习方法、及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种秘密决策树学习装置，通过秘密计算使决策树进行学习，所述秘密决策树学习装置具有： 输入部，输入由多个记录构成的数据集合，所述多个记录包括1个以上的说明变量的属性值和目标变量的属性值；及 学习部，按照所述决策树的每个层次，使用在前一层次中被划分为1个以上的组的数据集合和表示所述数据集合中包含的各记录所属的组的组信息向量，在所述层次中包含的所有节点将所述数据集合集中划分至更细的组，藉此使所述决策树进行学习，其中， 所述数据集合由属于同一组的连续记录构成， 所述组信息向量是与构成所述数据集合的各记录中的属于同一组的记录的最后的记录对应的元素为1且与所述最后的记录对应的元素之外的元素为0的向量， 设所述层次为i，这里，i＝1，…，h，所述h是所述决策树的高度，所述学习部构成为按照每个层次i反复执行： 使用在前一层次中被划分为1个以上的组的数据集合[Ti]和表示所述数据集合[Ti]中包含的各记录所属的组的组信息向量[gi]，计算表示所述层次i中包含的各节点的划分条件的参数[pi]； 使用所述数据集合[Ti]和所述参数[pi]，将所述数据集合[Ti]中包含的各记录分类至层次i+1的节点；及 使用所述数据集合[Ti]、所述参数[pi]、所述分类的结果、及表示所述数据集合[Ti]中包含的各记录被分类了的节点的信息，计算数据集合[Ti+1]和组信息向量[gi+1]。

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