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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司电子科学研究院;中国科学技术大学先进技术研究院申请的专利一种数据纵向切分下保护隐私的动态关联预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116011002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211337038.9，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种数据纵向切分下保护隐私的动态关联预测方法及装置是由王媛;金昊;周雪翎;董文祥;王迎雪;李阳阳;孙启彬;张驰设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据纵向切分下保护隐私的动态关联预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种数据纵向切分下保护隐私的动态关联预测方法及装置，方法包括：获取至少三个数据方矩阵；进行初始化；分别确定对全局用户矩阵的第一更新值、第二更新值、第三更新值；确定全局用户矩阵的本次迭代总更新值，并根据本次迭代总更新值对全局用户矩阵进行更新；迭代直至达到预设的全局模型迭代次数；基于迭代完成后所得到的全局用户矩阵，利用第一数据方矩阵确定预测结果。本发明相较于现有技术，至少具备以下优点：本对数值型的用户与数据间的关联信息进行了隐私保护、加强了使用联邦学习过程中的安全性和隐私性、降低了在融合不同数据方数据时的通信开销。

本发明授权一种数据纵向切分下保护隐私的动态关联预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据纵向切分下保护隐私的动态关联预测方法，其特征在于，包括： 获取至少三个数据方矩阵，其中，第一数据方矩阵和第二数据方矩阵中预先配置有用户使用数据项的情况，第三数据方矩阵中预先配置有用户的信任关系； 初始化以得到全局用户矩阵以及所述第一数据方矩阵在本地保存的第一数据项矩阵； 利用所述全局用户矩阵以及所述第一数据项矩阵，确定对所述全局用户矩阵的第一更新值； 利用所述第二数据方矩阵，确定对所述全局用户矩阵的第二更新值； 利用所述第三数据方矩阵，确定对所述全局用户矩阵的第三更新值； 确定所述全局用户矩阵的本次迭代总更新值，并根据所述本次迭代总更新值对所述全局用户矩阵进行更新，其中，所述本次迭代总更新值是基于所述第一更新值、所述第二更新值、所述第三更新值确定的； 迭代直至达到预设的全局模型迭代次数； 基于迭代完成后所得到的全局用户矩阵，利用所述第一数据方矩阵确定预测结果； 所述利用所述全局用户矩阵以及所述第一数据项矩阵，确定对所述全局用户矩阵的第一更新值，包括： 将所述第一数据方矩阵配置为全局用户矩阵； 随机选取至少两条数据项数据，利用预先配置的第一算法，确定所述数据项数据对所述第一数据方矩阵以及所述第一数据项矩阵对应的梯度，即第一数据方梯度以及第一数据项梯度； 利用预先配置的第三算法，确定所述第一数据方梯度以及所述第一数据项梯度的平均值； 利用预先配置的第四算法，确定平均值对应的加噪梯度平均值； 利用预先配置的学习率，基于加噪梯度平均值对所述第一数据方矩阵以及所述第一数据项矩阵进行更新，以获得更新后的所述第一数据方矩阵； 将更新后的所述第一数据方矩阵以及所述全局用户矩阵的差值，确定为本次迭代中所述全局用户矩阵的更新量； 进行迭代更新直至达到预设的第一数据方矩阵迭代次数，以得到所述第一更新值。

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