中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司李鑫超获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利一种纵向联邦学习模型的训练方法及相关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：CN116882525B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310880128.0，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种纵向联邦学习模型的训练方法及相关装置是由李鑫超设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种纵向联邦学习模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种纵向联邦学习模型的训练方法及相关装置，涉及数据安全技术领域，用以提高纵向联邦学习模型对特征数据的利用能力，保证纵向联邦学习模型的整体性能，该方法包括：首先，获取任务发起方的第一数据样本以及数据提供方的第二数据样本，并基于第一数据样本以及第二数据样本，获得任务发起方与数据提供方的共有数据样本；然后，分别基于共有数据样本得到任务发起方对应的第一数据特征，以及数据提供方对应的第二数据特征；进一步，对第一数据特征和第二数据特征进行特征融合，得到融合数据特征；最后，基于第一数据特征、第二数据特征以及融合数据特征，对待训练的纵向联邦学习模型进行多次训练，得到目标纵向联邦学习模型。
本发明授权一种纵向联邦学习模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种纵向联邦学习模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取任务发起方的第一数据样本以及数据提供方的第二数据样本，并基于所述第一数据样本以及所述第二数据样本，获得所述任务发起方与所述数据提供方的共有数据样本； 分别基于所述共有数据样本得到所述任务发起方对应的第一数据特征，以及所述数据提供方对应的第二数据特征；其中，所述第一数据特征与所述第二数据特征分别表征所述共有数据样本的不同特征信息； 对所述第一数据特征和所述第二数据特征进行特征融合，得到融合数据特征； 基于所述第一数据特征、所述第二数据特征以及所述融合数据特征，对待训练的纵向联邦学习模型进行多次训练，得到目标纵向联邦学习模型。
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中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司，其通讯地址为：102209 北京市昌平区北七家镇未来科技城南区中国电信北京信息科技创新园11层1118室、1116室；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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