联邦学习建模优化方法、电子设备、介质及程序产品
公开
摘要
本申请公开了联邦学习建模优化方法、电子设备、介质及程序产品，应用于第一方，所述联邦学习建模优化方法包括：将各用户数据作为图嵌入特征提取模型的第一层神经网络的输入，生成各用户中间特征；依据各用户中间特征，在加密状态下向第二方请求获取各邻居节点聚合特征；分别将各用户中间特征和对应的邻居节点聚合特征作为图嵌入特征提取模型的下一层神经网络的输入，重新生成各用户中间特征；将图嵌入特征提取模型的最后一层神经网络输出的各用户中间特征作为目标图嵌入特征；根据各目标图嵌入特征，得到图嵌入特征提取模型对应的联邦图嵌入特征提取模型。本申请解决了联合多方构建图嵌入特征提取模型时无法保护数据隐私的技术问题。
基本信息
专利标题 ：
联邦学习建模优化方法、电子设备、介质及程序产品
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595474A
申请号 ：
CN202210240863.0
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
魏文斌范涛
申请人 ：
深圳前海微众银行股份有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）
代理机构 ：
深圳市世纪恒程知识产权代理事务所
代理人 ：
张莉
优先权 ：
CN202210240863.0
主分类号 ：
G06F21/60
IPC分类号 ：
G06F21/60 G06F21/62 G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/60
保护数据
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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