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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于社交分组的联邦学习方法和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：CN116011540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211600821.X，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于社交分组的联邦学习方法和装置是由王云涛;苏洲;胡钦南设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社交分组的联邦学习方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于社交分组的联邦学习方法和装置，基于直接社交信任与间接社交信任进行社交信任评估；参与联邦学习任务的用户根据所述社交信任值形成纳什稳定且互不相交的多个社交分组；社交分组的成员利用本地数据训练得到本地模型参数更新，并根据与社交分组的管理者之间的社交信任值确定高斯噪声扰动策略，得到扰动后的本地模型参数更新；社交分组的管理者聚合社交分组内所有成员的本地模型参数更新，得到社交层预聚合模型参数更新，全局聚合器聚合所有社交分组的社交层预聚合模型参数更新，得到全局聚合模型。本发明能在满足定制化隐私保护的同时提升联邦学习服务的可用性，抵御搭便车攻击，实现高效和隐私保护的分布式物联网数据共享。

本发明授权一种基于社交分组的联邦学习方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于社交分组的联邦学习方法，其特征在于，包括： 对于共同参与联邦学习任务的用户，构建用户之间的社交关系图谱，所述社交关系图谱中每个用户基于直接社交信任与间接社交信任对其他用户评估社交信任值； 所述共同参与联邦学习任务的用户根据所述社交信任值形成纳什稳定且互不相交的多个社交分组，具体为： 对于每个社交分组，根据用户之间的社交信任值界定群体效用函数； 对于每个社交分组，根据所述群体效用函数，设计公平分配规则得到所述社交分组内所有成员的个体效用函数； 对于每个参与联邦学习任务的用户，根据所述个体效用函数构建可转移分组列表，并在满足社交分组离开规则的同时向所述可转移分组列表中的最优社交分组发送加入申请； 对于每个社交分组，当收到多个所述加入申请时，构建可接受用户列表，并在满足社交分组加入规则的同时接受所述可接受用户列表中的最优用户的加入申请，同时拒绝可接受用户列表中其他用户的加入申请； 执行用户分离与合并操作，并更新当前社交分组的集合； 重复上述步骤，直到社交分组的状态不再发生变化，形成所述纳什稳定且互不相交的多个社交分组； 每个所述社交分组内的所有成员利用本地数据进行训练得到本地模型参数更新，并根据与所述社交分组的管理者之间的社交信任值确定高斯噪声扰动策略，得到扰动后的本地模型参数更新，所述社交分组的管理者为所述社交分组内中心度最大的用户； 每个所述社交分组的管理者将所述社交分组内的所有成员的所述本地模型参数更新进行社交分组内的模型预聚合，得到社交层预聚合模型参数更新； 每个所述社交分组将所述社交层预聚合模型参数更新传输至全局聚合器，得到全局聚合模型，所述全局聚合器将所述全局聚合模型传输给每个参与联邦学习任务的用户。

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