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龙图腾网获悉新智我来网络科技有限公司申请的专利确定联合学习中参与方贡献度的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：CN114116707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202111337898.8，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权确定联合学习中参与方贡献度的方法及装置是由杨程屹;李增祥设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本确定联合学习中参与方贡献度的方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种确定联合学习中参与方贡献度的方法及装置。该方法包括：基于联合学习的架构生成多个参与方组，计算参与方组的权重；确定聚合周期前后联合学习模型的效用变化值并建立查找表，根据效用变化值判断是否对参与方的贡献值进行计算；利用参与方组随机生成一个全排列组合，并计算参与方加入子组合时的边际贡献值的估计值，根据估计值以及权重，判断是否采用插值函数对新参与方组的效用值进行计算；依据新参与方组的效用值对查找表进行更新，基于更新后的查找表，计算参与方的边际贡献值，直至计算得到收敛后的参与方的贡献值，根据贡献值确定参与方在联合学习中的贡献度。本公开能够提升联合学习中贡献值的计算精度和计算效率。

本发明授权确定联合学习中参与方贡献度的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种确定联合学习中参与方贡献度的方法，其特征在于，包括： 基于联合学习的架构，生成多个参与方组，并确定由多个所述参与方组构成的参与方组集合，计算所述参与方组的权重，其中每个所述参与方组包含至少两个参与方； 确定所述联合学习中的聚合周期，获取所述聚合周期前后联合学习模型对应的效用变化值并建立查找表，根据所述效用变化值判断是否计算所述聚合周期内各个参与方的贡献值； 当判断结果为是时，利用所述参与方组集合中的参与方组随机生成一个全排列组合，并根据所述全排列组合中所述参与方组中的参与方顺序生成多个子组合，计算参与方加入所述子组合时的边际贡献值的估计值，根据所述边际贡献值的估计值以及所述参与方组的权重，判断是否采用插值函数对所述参与方加入所述子组合后形成的新参与方组的效用值进行计算； 当判断结果为是时，利用插值函数计算所述新参与方组的效用值，当判断结果为否时，利用预设的模型推演方式计算所述新参与方组的效用值，并依据计算出的所述新参与方组的效用值对所述查找表进行更新； 基于更新后的查找表，计算所述参与方的边际贡献值，并判断所述参与方的边际贡献值是否收敛，当判断结果为是时，将收敛后的边际贡献值作为所述参与方的贡献值，当判断结果为否时，生成一个新的全排列组合，直至计算得到所有收敛后的所述参与方的贡献值，根据所述贡献值确定所述参与方在所述联合学习中的贡献度； 其中，在联合学习过程中，基本模型通过服务器建立，服务器将基本模型发送至与其建立通信连接的参与方，或者，基本模型是任一参与方建立后上传至服务器，服务器将基本模型发送至与其建立通信连接的其他参与方，参与方根据下载的基本结构和模型参数构建模型，利用本地数据进行模型训练，获得更新的模型参数，并将更新的模型参数加密上传至服务器。

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