买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于联邦学习和区域规避的安全个性化出行推荐系统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：CN115619057B 。

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：202211226261.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于联邦学习和区域规避的安全个性化出行推荐系统是由李浩源;由林麟;侯英威;郭子晗;吴承瀚;林俊龙设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习和区域规避的安全个性化出行推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习和区域规避的安全个性化出行推荐系统，系统包括：用户终端与服务端，用户终端先对全局模型进行联邦训练，服务端将不包含用户信息的全局模型进行联邦学习聚合再下发到用户终端，用户终端利用联邦学习聚合的全局模型预测用户的个性化出行方式，并利用最新的地区风险信息与服务端下发的路径规划算法确定出行路线。本发明将全局模型再本地进行训练，可以实现不向服务端泄露用户的个人数据，保护用户的隐私安全，且可以根据服务端下发的路径规划算法选择出行路线，合理利用了服务端的调度能力，本发明可以广泛应用于路径规划领域。

本发明授权一种基于联邦学习和区域规避的安全个性化出行推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习和区域规避的安全个性化出行推荐系统，其特征在于，包括用户终端与服务端； 所述用户终端，用于： 从所述服务端获取地区风险信息，并获取用户根据所述地区风险信息确定的目的地； 从所述服务端获取第一全局模型，根据所述地区风险信息与所述目的地对所述第一全局模型进行联邦学习，并将联邦学习训练后的第一全局模型上传至所述服务端，将联邦学习训练后的第一全局模型作为第二全局模型； 利用第三全局模型并结合所述地区风险信息预测所述用户的出行方式，利用路径规划算法并结合所述出行方式预测所述用户从指定的出发点到所述目的地的第一出行路线； 所述服务端，用于： 将所述第二全局模型进行联邦学习聚合，在公开数据集上对联邦学习聚合后的第二全局模型进行检验，并将达到预设的检验要求的第二全局模型以及路径规划算法下发至所述用户终端，将达到预设的检验要求的第二全局模型作为第三全局模型； 所述用户终端，还用于将所述出发点、所述目的地以及所述第一出行路线上传至所述服务端，以供所述服务端根据所述出发点、所述目的地以及所述第一出行路线更新所述地区风险信息； 所述用户终端，包括： 出行信息拓展单元，用于将所述出发点、所述目的地或所述第一出行路线中至少之一向外拓展设定的范围； 出行信息上传单元，用于将拓展范围后的所述出发点、所述目的地或所述第一出行路线中至少之一上传至所述服务端； 所述用户终端，包括： 出行路线预测单元，用于利用所述路径规划算法根据预设的路径计算公式，并结合所述出行方式预测所述用户从所述出发点到所述目的地的第一出现路线； 所述路径计算公式为： Costroad＝Lengthroad+AbsRiskuser-Riskroad×α×β 其中，Costroad表示候选路径的消耗，Lengthroad表示所述候选路径的长度，Abs表示绝对值函数，Riskuser表示所述用户的虚拟风险分数，Riskroad表示根据所述地区风险信息确定的所述候选路径的风险分数，α表示所述用户可设置的风险担忧系数，β表示所述用户是否使用预设的目标出行方式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。