中国人民大学赵鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种基于联邦表示学习的隐私保护跨领域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：CN115510316B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211119135.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于联邦表示学习的隐私保护跨领域推荐系统是由赵鑫;田长鑫设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦表示学习的隐私保护跨领域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表示学习的隐私保护跨领域推荐系统，其包括如下步骤：S1：单个域内的私有更新，即通过图迁移模块来融合用户全局和本地偏好，并基于域内数据用梯度下降算法本地更新全局和本地偏好；S2：在私有更新后，采用联邦更新过程来协作学习基于多域数据的全局用户偏好，并通过注意力机制个性化聚合用户不同领域的偏好，使之适应异构域数据；S3：使用周期同步机制降低通信成本，即在固定数量的私有更新之后，执行一次跨域的联邦更新过程。本申请从多个层面保护用户隐私信息。在本发明中，每个域的原始交互数据在本地存储在域的私有空间中，不会上传到其他域，这样可以有效的降低隐私泄露的风险。
本发明授权一种基于联邦表示学习的隐私保护跨领域推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦表示学习的隐私保护跨领域推荐系统，其特征在于，包括如下步骤： S1：单个域内的私有更新，即通过图迁移模块来融合用户全局和本地偏好，并基于域内数据用梯度下降算法本地更新全局和本地偏好； S2：在私有更新后，采用联邦更新过程来协作学习基于多域数据的全局用户偏好，并通过注意力机制个性化聚合用户不同领域的偏好，使之适应异构域数据； S3：使用周期同步机制降低通信成本，即在固定数量的私有更新之后，执行一次跨域的联邦更新过程。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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