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龙图腾网恭喜鹏城实验室申请的专利一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法和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：CN114897178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210468335.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法和装置是由慕鑫;曾功贤;黄正安;马世龙设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，具体是涉及一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法和装置。本发明采用数据持有终端提供的训练数据对机器学习模型进行训练，计算训练之后的机器学习模型的模型性能，模型性能用于表征训练之后的机器学习模型的好坏，之后根据模型性能计算出激励值，激励值能够反映出数据持有终端提供的训练数据对训练机器学习模型所做出的贡献大小，即激励值反映出数据持有终端提供的训练数据的质量是怎样的或者说是训练数据的价值是大还是小。等到下次有新的模型训练需求时，就可以优选考虑激励值大的数据持有终端中的训练数据了，从而能够得到高质量的训练数据，进而能够更好的训练机器学习模型。

本发明授权一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种支持机器学习模型训练的数据贡献激励方法，其特征在于，包括：模型需求方向机器学习模型交易市场平台提出模型购买需求，机器学习模型交易市场平台获取数据持有终端发送的训练数据；依据所述训练数据对所述机器学习模型进行训练；计算训练之后的所述机器学习模型所对应的模型性能；依据所述模型性能，赋予所述训练数据所在的所述数据持有终端相应的激励值，所述激励值可用于作为下次训练所述机器学习模型挑选所述数据持有终端的依据之一；采集训练之前的所述机器学习模型所涵盖的模型参数和训练之后的所述机器学习模型所涵盖的模型参数；依据训练之前的所述机器学习模型所涵盖的模型参数和训练之后的所述机器学习模型所涵盖的模型参数，得到训练之后的所述机器学习模型相对训练之前的所述机器学习模型的信息增益；计算所述模型性能中的模型精确率与所述信息增益的乘积，得到所述乘积结果；依据所述乘积结果，赋予所述训练数据所在的所述数据持有终端相应的激励值。

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