本申请涉及一种基于联邦学习的数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景，如应用于联邦学习架构中的各参数服务器，包括：接收对应的参与方群簇中的参与方利用本地数据训练得到的梯度数据；对参与方群簇的梯度数据进行汇总，得到梯度汇总数据；获取参数服务器拓扑结构；基于参数服务器拓扑结构，与邻接的参数服务器交换梯度汇总数据；根据交换获得的全部参数服务器的梯度汇总数据，更新联合模型的参数。该方法提高了系统稳定性，且由于参数服务器拓扑结构是基于参数服务器间的响应时间构建的，不是固定不变的，为提高参数服务器间的数据交换效率提供了基础。