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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利联邦学习的实现方法、装置、系统、介质、设备以及产品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：CN115146786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210754624.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权联邦学习的实现方法、装置、系统、介质、设备以及产品是由李龙飞;周俊设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习的实现方法、装置、系统、介质、设备以及产品在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种联邦学习的实现方法、装置、系统、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品，该方法应用于参与联邦学习任务的中心服务器和客户端。具体地，根据各个客户端的本地模型获取的反映客户端数据分布特征的特征向量，然后通过计算各个客户端对应的特征向量计算相似度，来衡量不同客户端数据分布特征之间的相似度。再根据所计算的相似度对客户端进行分组，以将数据分布特征相似度高的客户端归属于同一客户端集合。进一步地，针对同一客户端集合，将各个客户端的本地模型的模型数据进行聚合处理，得到该客户端集合对应的个性化模型。

本发明授权联邦学习的实现方法、装置、系统、介质、设备以及产品在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习的实现方法，其中，应用于参与联邦学习任务的中心服务器，所述方法包括： 接收所述联邦学习任务的N个客户端分别对应的特征向量，其中，第i客户端对应的第i特征向量为从所述第i客户端的本地模型中获取的，所述第i特征向量反映所述第i客户端的数据分布特征，N为大于1的整数，i取值为1至N之间的任一整数，包含1和N； 根据所述N个客户端分别对应的特征向量，计算所述N个客户端之间的相似度； 根据所述N个客户端之间的相似度，将所述N个客户端分为M个客户端集合，M为小于N的正整数； 对于第j客户端集合，对所述第j客户端集合中所有客户端对应的本地模型的模型数据进行聚合处理，得到所述第j客户端集合对应的个性化模型，j取值为不大于M的正整数； 其中，所述接收所述联邦学习任务的N个客户端分别对应的特征向量之前，还包括： 在所述联邦学习任务迭代预设次数之后，得到全局模型； 将所述全局模型分别发送至所述联邦学习任务的N个客户端，以使第i客户端执行预设迭代次数的本地迭代之后，从所得到的本地模型中获取反映高层语义的稀疏向量，得到所述第i特征向量。

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支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；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”。