发明专利已授权

一种基于聚类的联邦图学习方法及系统

📄 申请号：CN202210836422.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-07-15

公开号

CN115391576B

公开日

2026-01-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_098

IPC 分类号

G06N3_098 , G06F16_45 , G06F16_435 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06F18_23 , G06F18_241 , G06F21_60 , G06F21_62 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习图学习聚类算法

应用场景

分布式机器学习, 隐私计算, 图数据分析, 智能推荐, 社交网络分析

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于聚类的联邦图学习方法，基于聚类聚合算法提升数据分布不均匀的图网络参与联邦学习获得的全局模型性能，所述方法包括步骤：S1：客户端通过各自的数据收集方式获取图数据，构建图网络并计算各类标签的结构差异性E，上传至服务器；S2：拥有不同分布数据的客户端在本地进行训练，直至模型收敛，以获得输出层的模型参数aout并上传至服务器。服服务器将客户端上传的两个参数处理后作为划分客户端到不同的聚类簇的依据；S3:各客户端本地训练至一定批次时，上传其模型参数至服务器。服务器通过簇内聚合与簇间聚合更新全局模型参数并发送给各个客户端，客户端更新模型继续下一批次的训练，直至模型收敛。本发明能更好地完成节点分类，链路预测任务。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于多输入卷积神经网络的高分辨率掌纹识别的方法

当前第 / 件

一种自交联水性树脂的合成方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_098)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：25 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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