浙江大学房子荃获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于联邦学习的轨迹数据准备方法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：CN121009585B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511544914.9，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于联邦学习的轨迹数据准备方法是由房子荃;段凯轩;高云君;邵伟;曾志豪设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦学习的轨迹数据准备方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的轨迹数据准备方法，该方法利用联邦学习设计了一个统一的隐私保护框架，利用大语言模型的功能在联邦环境中实现轨迹数据准备。同时，本发明设计轨迹隐私自动编码器来确保数据传输安全并保护隐私，引入轨迹知识增强器来改进与轨迹数据准备相关知识的模型学习，从而实现面向轨迹数据准备的大语言模型的开发。此外，本发明还提出联邦并行优化，通过减少数据传输和实现并行模型训练来提高训练效率。
本发明授权一种基于联邦学习的轨迹数据准备方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的轨迹数据准备方法，其特征在于，包括如下步骤： 1客户端获取移动设备的轨迹数据，每条轨迹数据由一系列时空点构成，每个时空点包含时间戳以及经纬度位置坐标； 2对于客户端本地的轨迹数据准备，利用轨迹知识增强器生成轨迹数据准备提示作为小语言模型的输入； 3轨迹知识增强器利用每个客户端小语言模型的输出结果增强轨迹数据准备知识以得到最终结果； 4对于跨客户端的轨迹数据准备，利用轨迹隐私自动编码器对轨迹数据进行编码并将编码数据传输到服务器； 5冻结从客户端传来的数据，利用轨迹知识增强器生成轨迹数据准备提示作为大语言模型的输入； 6解码大语言模型输出的结果，利用联邦并行优化模块冻结从服务器传出的数据，轨迹知识增强器利用解码结果增强轨迹数据准备知识以得到最终结果。
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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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