隐私特征连接（Private Join ，简称 PJ）：在许多数据驱动的业务场景中，数据往往存储在不同参与方，想要利用这些分散数据实现联合计算任务，就必须符合法律法规的隐私保护要求。对用户隐私数据执行特征连接就是最常见的联合计算任务之一，广泛应用在人群分层、联合建模等业务场景中。
例如，参与方 A 用“ID + Feature”的数据集，向参与方 B 的“纯 ID”数据集发起 PJ 任务，任务执行完成后，B 即可获得交集 ID 及此部分 ID 在参与方 A 侧对应的 Feature。

前提条件

您已上传相关数据集。

操作步骤

1. 登录可信隐私计算平台。
2. 在页面左侧，选择隐私特征连接。
3. 点击【创建任务】按钮，创建隐私特征连接任务。主要包含两部分信息：

• 本方信息：下拉选择要和对方进行求交的数据集，如果没有先要去数据管理模块注册，并选择指定列为ID；
• 对方信息：须填写对方的PartyID（联系对方获取）、数据集（联系对方获取），按需选择结果可见范围和结果输出方式。

4. 填写完信息后，点击【发起申请】按钮，发起后需联系对方审批任务，审批通过后任务方可执行。