支付宝实验室(新加坡)有限公司张铁华获国家专利权
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龙图腾网获悉支付宝实验室(新加坡)有限公司申请的专利基于图神经网络的联邦学习方法、装置及联邦学习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:CN114757364B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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:202210481764.1,技术领域涉及:G06N3/098;该发明授权基于图神经网络的联邦学习方法、装置及联邦学习系统是由张铁华设计研发完成,并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图神经网络的联邦学习方法、装置及联邦学习系统在说明书摘要公布了:本说明书实施例提供了基于图神经网络的联邦学习方法、装置及联邦学习系统。在联邦学习方法中,在各个第一成员设备处,对本地的时空数据进行针对图节点以及图节点关系的挖掘,以生成图结构数据;使用图结构数据对本地的图神经网络模型进行训练,以得到更新量信息;将更新量信息发送给第二成员设备;在第二成员设备处,接收各个第一成员设备发送的更新量信息;根据所接收的各个更新量信息得到合并更新量信息;以及根据合并更新量信息将对应的模型更新信息分别发送给各个第一成员设备,以使各个第一成员设备根据模型更新信息对本地的图神经网络模型进行更新。
本发明授权基于图神经网络的联邦学习方法、装置及联邦学习系统在权利要求书中公布了:1.一种基于图神经网络的联邦学习方法,所述联邦学习方法由联邦学习系统执行,所述联邦学习系统包括至少两个第一成员设备和第二成员设备,各个第一成员设备具有用于对本地的图神经网络模型进行训练的时空数据,所述时空数据是具有时间维度并随时间变化而变化的空间数据,所述联邦学习方法包括: 在各个第一成员设备处,对本地的时空数据进行针对图节点以及图节点关系的挖掘,以生成由图节点作为点和图节点关系作为边所构成的图结构数据; 使用所述图结构数据对本地的图神经网络模型进行训练,以得到针对本地的图神经网络模型的更新量信息; 将所述更新量信息发送给所述第二成员设备; 在所述第二成员设备处,接收所述各个第一成员设备发送的更新量信息; 根据所接收的各个更新量信息得到合并更新量信息;以及根据所述合并更新量信息将对应的模型更新信息分别发送给所述各个第一成员设备,以使所述各个第一成员设备根据所述模型更新信息对本地的图神经网络模型进行更新。
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