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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于联邦学习系统的分簇数据共享方法、装置及存储介质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：CN116233954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211575350.1，技术领域涉及：H04W40/04；该发明授权基于联邦学习系统的分簇数据共享方法、装置及存储介质是由滕颖蕾;余思聪;胡刚;满毅;滕俊杰;王楠;牛涛;杜韬;金磊;马仕君设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习系统的分簇数据共享方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于联邦学习系统的分簇数据共享方法、装置及存储介质，联邦学习系统包括K个分布式设备和中央服务器，K为大于1的整数；方法包括：基于预先设置的分簇算法，将K个分布式设备划分为M个簇；M为小于K的整数，M个簇中存在至少一个包括簇头设备和簇内成员设备的簇；控制各簇中的簇头设备向簇内成员设备共享训练数据；基于预先设置的联邦学习算法，通过各分布式设备的训练数据与所述中央服务器协同迭代训练预先设置的初始模型，得到联邦学习训练后的目标模型。本发明通过对分布式设备进行分簇，由簇头设备向簇内成员设备共享训练数据，减缓了数据异构的程度，减小了联邦学习训练的通信开销，提高了最终训练的目标模型的准确度。

本发明授权基于联邦学习系统的分簇数据共享方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习系统的分簇数据共享方法，其特征在于，所述联邦学习系统包括K个分布式设备和中央服务器，K为大于1的整数； 所述方法包括： 基于预先设置的分簇算法，将K个分布式设备划分为M个簇；其中，M为小于K的整数，所述M个簇中存在至少一个包括簇头设备和簇内成员设备的簇； 控制各所述簇中的簇头设备向簇内成员设备共享训练数据； 基于预先设置的联邦学习算法，通过各所述分布式设备的训练数据与所述中央服务器协同迭代训练预先设置的初始模型，得到联邦学习训练后的目标模型； 所述基于预先设置的分簇算法，将K个分布式设备划分为M个簇，包括： 建立所述K个分布式设备的隐私约束图；其中，所述隐私约束图包括与所述K个分布式设备对应的K个节点，以及用于连接各所述节点的边； 计算各所述分布式设备与所述K个分布式设备中的其他分布式设备之间的亲密度关系值，作为各所述分布式设备对应的节点与所述其他分布式设备对应的节点之间的边的第一属性值；其中，所述亲密度关系值用于表征各所述分布式设备之间的信任程度；其中，第个分布式设备与第个分布式设备之间的亲密度关系值可以通过下面公式计算得到： ； 其中表征第个分布式设备与第个分布式设备之间的亲密度关系值，表征第个分布式设备和第个分布式设备之间的交互次数，可以从环境中的先验信息获得；当一个分布式设备与另一个分布式设备长时间频繁通信时，分布式设备之间的连接可以认为是可靠的，当第个分布式设备与第个分布式设备之间的通信距离超过阈值时，可以认为两个分布式设备之间没有设备到设备D2D连接； 在所述隐私约束图中删除小于隐私度阈值的第一属性值对应的边，得到隐私通信约束图； 计算所述K个分布式设备对应的系统中推土机距离EMD，作为所述K个节点的属性值；其中，所述系统中EMD用于表征各所述分布式设备的训练数据的分布，与所述K个分布式设备的全局数据的分布之间的差异； 在所述隐私通信约束图中，按节点的属性值从大到小的顺序选择对应的节点作为簇头节点，直至其他节点均与至少一个簇头节点之间存在边，得到M个簇头节点；其中，所述其他节点为所述K个节点中除所述簇头节点外的节点； 计算各所述分布式设备与所述K个分布式设备中的其他分布式设备之间的设备间EMD，作为各所述分布式设备对应的节点与所述其他分布式设备对应的节点之间的边的第二属性值；其中，所述设备间EMD用于表征各所述分布式设备之间的训练数据的分布的差异； 在所述其他节点仅与一个簇头节点之间存在边的情况下，将所述其他节点划分在与所述其他节点之间存在边的簇头节点所在的簇内； 在所述其他节点与至少两个簇头节点之间存在边的情况下，将所述其他节点划分在与所述其他节点之间的边对应的第二属性值最大的簇头节点所在的簇内； 将所述M个簇头节点对应的分布式设备，作为所述M个簇的簇头设备，将与各所述簇头节点所在的簇内的其他节点对应的分布式设备，作为所述M个簇的簇内成员设备。

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