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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于聚类的联邦学习视频推荐方法、系统及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：CN117033698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310981821.7，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权一种基于聚类的联邦学习视频推荐方法、系统及装置是由陈家辉;陈健设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类的联邦学习视频推荐方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于聚类的联邦学习视频推荐方法、系统及装置，该方法包括：生成标签向量并加密；将所述加密后的标签向量上传；计算所述客户端之间Hellinger距离矩阵；进行层次聚类；对所述聚类后的簇初始化簇模型后发送至对应的客户端；利用本地数据进行训练；所述服务器对所述训练完成的本地模型按照簇分别进行加权聚合；将所述新的簇模型分发至对应客户端；循环训练步骤直至新的簇模型收敛，得到视频推荐。该系统包括：客户端和服务器。该装置包括存储器以及用于执行上述基于聚类的联邦学习视频推荐方法的处理器。通过使用本发明，能够降低视频推荐方法中用户隐私泄露的风险。本发明可广泛应用于机器学习领域。

本发明授权一种基于聚类的联邦学习视频推荐方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类的联邦学习视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 客户端根据本地视频标签生成标签向量并加密，得到加密后的标签向量； 将所述加密后的标签向量上传至服务器； 所述服务器根据所述加密后的标签向量计算得到所述客户端之间Hellinger距离矩阵； 根据所述客户端之间Hellinger距离矩阵进行层次聚类，得到聚类后的簇； 对所述聚类后的簇初始化簇模型后发送至对应的客户端； 所述客户端根据所述簇模型，利用本地数据进行训练，并将训练完成的本地模型上传至所述服务器； 所述服务器对所述训练完成的本地模型按照簇分别进行加权聚合，得到新的簇模型； 将所述新的簇模型分发至对应客户端； 循环训练步骤直至新的簇模型收敛，得到视频推荐； 所述客户端根据本地视频标签生成标签向量并加密，得到加密后的标签向量这一步骤，其具体包括： 客户端根据本地视频标签生成标签向量并对标签向量进行调整数据处理，得到数据处理后的标签向量； 所述客户端利用相同的随机种子生成同个正交矩阵，所述正交矩阵的阶数与标签种类总数相同； 将所述正交矩阵与所述数据处理后的标签向量相乘，得到加密后的标签向量。

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广东工业大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路100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”。

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