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龙图腾网获悉上海零数众合信息科技有限公司申请的专利联邦学习配置方法、装置、电子设备和存储介质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：CN115879528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211569528.1，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权联邦学习配置方法、装置、电子设备和存储介质是由赵骁飞;兰春嘉设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习配置方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种联邦学习配置方法、装置、电子设备和存储介质。获取当前节点和关联节点的待处理数据；确定待处理数据的各特征字段是否为待处理特征，以及，确定待处理数据的标签是否为待处理标签；若各特征字段为待处理特征，则确定各待处理特征的处理方式，以及，若各待处理数据的标签为待处理标签，则确定各待处理标签的处理方式；合并各待处理特征和各待处理标签的处理方式，得到目标处理方式；根据目标处理方式对待处理数据进行处理，得到待学习数据；根据待学习数据训练预设机器学习模型。本申请实施例提高了配置的成功率，降低了人工成本。

本发明授权联邦学习配置方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习配置方法，其特征在于，包括： 获取当前节点和关联节点的待处理数据；所述当前节点为当前数据平台，所述关联节点为所述当前节点进行联邦学习时，需要获取关联数据的平台； 确定所述待处理数据的各特征字段是否为待处理特征，以及，确定所述待处理数据的标签是否为待处理标签； 若各所述特征字段为待处理特征，则确定各所述待处理特征的处理方式，以及，若各所述待处理数据的标签为待处理标签，则确定各所述待处理标签的处理方式； 合并各所述待处理特征和各所述待处理标签的处理方式，得到目标处理方式； 根据所述目标处理方式对所述待处理数据进行处理，得到待学习数据； 根据所述待学习数据训练预设机器学习模型； 所述确定所述待处理数据的各特征字段是否为待处理特征，以及，确定所述待处理数据的标签是否为待处理标签，包括： 判断所述待处理数据的各特征字段是否符合预设特征处理条件，其中，所述预设特征处理条件包括以下至少一项：存在字符、存在缺失、存在离群点和相关性弱； 根据判断结果，确定各所述特征字段是否为所述待处理特征； 以及， 判断所述待处理数据的标签是否符合预设标签处理条件，其中，所述预设标签处理条件包括以下至少一项：需要指定正例、存在非目标值和存在字符； 根据判断结果，确定所述标签是否为所述待处理标签； 所述根据所述待学习数据训练预设机器学习模型，包括： 获取所述预设机器学习模型的历史配置数据； 根据所述历史配置数据的配置结果，更新所述预设机器学习模型； 根据所述待学习数据，训练更新后的预设机器学习模型； 所述获取当前节点和关联节点的待处理数据，包括： 根据所述当前节点和关联节点的通信时延、故障率和数据质量中的至少一种，确定是否获取该节点的待处理数据。

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