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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于联邦学习的时空图提示方法及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：CN120670998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511163527.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于联邦学习的时空图提示方法及系统是由袁野;杨烨如;成雨蓉;李博扬;王国仁设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的时空图提示方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及时空大数据技术领域，具体的说是一种基于联邦学习的时空图提示方法及系统，通过将跨平台的兴趣点评价问题建模为一个联邦协同学习过程，各平台在不共享本地私有数据的前提下，利用公共兴趣点数据进行建模训练，从而提升各自非主要功能上的评价表现。在该过程中，通过联邦训练获取外部知识用于优化自身原始模型；同时采用知识蒸馏机制，将外部知识有效融合，维持主要功能的评价性能并提升非主要功能的准确性。联邦训练与知识蒸馏共同作用，均衡模型的表现，最终提升整体效果。

本发明授权基于联邦学习的时空图提示方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，已知一组平台作为参与者，且每个平台均包含一个用户集合、一个兴趣点集合以及一个评价集合作为私有数据；所述方法包括： S1、每个参与者利用私有数据进行模型训练得到原始模型； S2、每个参与者利用自身的原始模型针对公开无标记兴趣点数据进行计算得到logits输出； S3、计算所有参与者的平均logits输出； S4、在联邦训练阶段，每个参与者获取平均logits输出并结合自身的原始模型的logits输出确定第一损失值，利用第一损失值针对自身的原始模型进行调整，得到联邦模型； S5、在知识蒸馏阶段，每个参与者以自身的原始模型作为教师模型，并基于私有数据针对联邦模型进行知识蒸馏训练，得到更新模型； S6、达到循环终止条件时，利用当前更新模型得到针对兴趣点数据的提示信息；未达到循环终止条件时，将更新模型作为原始模型并返回S2； 每个参与者基于自身的原始模型的logits输出和平均logits输出确定第一损失值的过程，包括： 定义每一维相似度如下： ； 其中，表示平均logits输出在第v维度上的归一化值，表示第i个参与者在第u维度的logits输出的标准化值，表示如下： ； 其中，表示第i个参与者在第u维度上的logits输出，表示平均值，表示标准差； 联邦训练阶段用于计算第一损失值的损失函数定义如下： ； 其中，是一个超参数；联邦训练阶段的损失函数在于鼓励各个参与者的logits输出之间在相同维度上的输出相似性； S5中知识蒸馏阶段具体包括： 每个参与者利用自身的联邦模型针对私有数据进行计算得到logits输出，并基于logits输出计算第二损失值； 利用自身的原始模型针对私有数据进行计算得到logits输出，并结合logits输出与logits输出计算第三损失值； 利用第二损失值和第三损失值计算第四损失值，并基于第四损失值调整联邦模型，得到更新模型； 兴趣点集合中每个兴趣点由三个特征描述，分别是唯一识别兴趣点的ID、地理位置以及类别； 评价集合中的每个评价记录代表一个用户对特定的一个兴趣点的总体评价，由评价ID、兴趣点ID、用户ID、评价时间、评价评分和评价文本组成。

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