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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强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：CN119443150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411494663.3，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法及系统是由胡春强;张程曦;王佳琳;桑军;蔡斌设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图数据处理技术，揭露了基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法，包括：客户端获取社交网络图，并组成原始图数据集生成本地标签对应的图极限估计，将图极限估计进行差分隐私；服务器端计算每个图极限估计的成对切割距离，并生成图极限估计的多个最近邻，计算每个最近邻的自适应阈值，根据自适应阈值执行插值混合并对图极限估计进行更新；客户端接收更新的图极限估计生成待优化图数据集，按照原始图数据集数量比例对待优化图数据集进行图采样得到图增强数据。本发明还提出基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法的系统，可以解决现有的图数据增强无法准确反映原始图数据的拓扑结构特性的问题，并提高隐私保护的安全性。

本发明授权基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：多个客户端获取社交网络图，并提取所述社交网络图中的社交节点和社交边组成原始图数据集；根据每个所述客户端的本地标签，利用所述原始图数据集生成所述本地标签对应的图极限估计，并将所述图极限估计进行差分隐私操作后共享至服务器端，其中，客户端的本地标签是指对客户端中的图数据集进行归类的标签；所述服务器端计算每个所述客户端共享的图极限估计的成对切割距离，并根据所述成对切割距离生成所述图极限估计的多个最近邻，利用局部距离分布计算每个最近邻的自适应阈值，根据所述自适应阈值通过插值混合更新所述图极限估计得到更新的图极限估计，返回更新的图极限估计至客户端；所述客户端接收更新的图极限估计生成待优化图数据集，并按照客户端的本地标签的原始图数据集数量比例对所述待优化图数据集进行图采样得到图增强数据。

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重庆大学，其通讯地址为：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号；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”。