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龙图腾网获悉清华大学申请的专利针对机器学习数据的可信公平的数据交易平台设计方法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：CN116304601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310215420.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权针对机器学习数据的可信公平的数据交易平台设计方法是由刘卓涛;刘轩奇设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对机器学习数据的可信公平的数据交易平台设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了针对机器学习数据的可信公平的数据交易平台设计方法，该方法：使得数据购买者在购买数据之前能够准确评估数据的质量，同时在评估过程中不泄露数据提供方的数据隐私。模型拥有方对数据提供方的数据进行抽样，数据提供方提交经过加密的数据子集，双方使用相关隐私计算方法进行合作训练，通过所得模型在测试数据上的正确率来对数据拥有方所提供的数据进行质量评估。模型拥有方可以对多个不同的数据提供方重复此过程，并以此选出数据质量较高者并进行后续交易操作。交易达成时交易数据不可伪造，即交易前进行评估的数据的确为交易时数据提供方所交付的数据。本发明可以保证所交易数据的可信性和公平性。

本发明授权针对机器学习数据的可信公平的数据交易平台设计方法在权利要求书中公布了：1.一种针对机器学习数据的可信公平的数据交易平台设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取数据购买方的预训练模型基于机器学习任务的所需数据； 基于所述所需数据得到参与交易的所有数据拥有方，并根据所有数据拥有方的数据点摘要值中预设采样比例数据集和预设的隐私计算方法对所述预训练模型进行训练得到测试模型； 利用预设的测试集数据对所述测试模型进行正确率测试，并根据正确率测试结果得到数据质量评估指标； 根据所述数据质量评估指标选取最优数据拥有方，并利用数据交易平台向所述最优数据拥有方支付预设采样比例数据点对应的价格，以获取所述最优数据拥有方的预设采样比例数据点； 用于本地模型训练的所述预训练模型，包括冻结层；所述利用预设的测试集数据对所述测试模型进行正确率测试，并根据正确率测试结果得到数据质量评估指标，包括： 根据所述数据点摘要值获取预设采样比例的采样输入数据； 基于所述数据拥有方仅包含采样输入数据的情形进行联合模型训练，以将第一测试集数据输入至所述冻结层得到的第一中间输出结果交还给数据拥有方，根据按照前向传播过程进行联合模型训练得到的输出结果和正确分类标签的对比结果得到第一模型准确率指标； 基于数据拥有方包含的采样输入数据和对应的分类标签的情形，使用采样输入数据进行本地模型训练，训练完成后将第二测试集数据输入冻结层得到第二中间输出结果，并交还给数据拥有方以用于后半部分模型的模型训练并得到预测结果，根据所述预测结果和正确分类标签的比对结果得到第二模型准确率指标。

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