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查询作业的历史实例列表 功能介绍 查询作业的历史实例列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。
一个CCE集群可以为同一用户的多个空间使用吗? TICS计算节点支持部署到CCE集群上。但当前在购买TICS服务时仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有的CCE集群。 因此一个CCE集群只能供一个空间使用，且必须是随TICS服务购买时直接创建的CCE集群，不能是已有集群。 CC
边缘节点部署模式下创建节点，该如何配置资源分配策略？ 使用场景 购买计算节点页面，选择边缘部署模式。 操作步骤 进入购买计算节点页面。 部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下，TICS服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为
查询联邦分析作业列表 功能介绍 查询联邦分析作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
阶段三：审批防护 开启审批防护功能 前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时，可以在审批详情中，看到是否使查询敏感数据的结果可见，可由该提供方进行识别，并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况，如下图所示。 图2 字段相加 通过查看
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据，样例如下： blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
的速度会变慢，传输的数据量也会变大。 企业A完成信息选择后，单击“保存并提交审批”即可向数据提供方企业B发送一条审批信息。 企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”，选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批，可以看到自己的数据被如何使用。待企业B同意审批之后，企业A可以开始执行实时隐匿查询作业。
b5b7”这样的一条数据，查询结果中即会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询，更好地服务生产业务。 父主题： 外部数据共享
”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 基于多方安全计算功能准备好合适的数据，本文主要介绍双方对已有的数据进行样本对齐、特征筛选和联邦建模，并对产生的模型进行评估。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算
查询空间已注册数据集列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口查询空间已注册数据集列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。 当只有一方提供特征时，预测的结果如下，第一列是用户的id，第二列是用户是否是高价值用户的标签，第三列、第四列是对应的概率：
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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