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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于区块链的自适应隐私保护个性化联邦学习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：CN118246572B 。

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：202410381356.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于区块链的自适应隐私保护个性化联邦学习方法是由陈媛芳;颜开;何霞军;方兴;马思航;熊杰;陈潇涵设计研发完成，并于2024-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的自适应隐私保护个性化联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于区块链的自适应隐私保护个性化联邦学习方法，该方法实现去中心化和个性化的联邦学习，通过区块链架构解决联邦学习对中央服务器的依赖问题，同时利用拥有相似数据分布的参与用户互相合作，为用户提供专属的个性化模型。基于区块链架构设计一种新的共识算法，通过边缘节点选举领导者的方式，分组并聚合拥有相似数据分布的用户本地模型，实现用户的互相合作。此外，该方法在边缘节点选举领导者时通过边缘节点的所有相邻节点验证其优先级，一定程度上降低通讯开销。

本发明授权一种基于区块链的自适应隐私保护个性化联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的自适应隐私保护个性化联邦学习方法，学习方法是基于一个由服务器或蜂窝网络里的基站等边缘节点组成的边缘节点所共同维护的区块链，以及一组由手机、电脑、车载系统或机构各种参与用户组成的分布式客户端U＝{C1,C2,...,Cn}构成，n表示参与用户的总数；其特征在于包括如下步骤：1、参与用户首先会从最新生成的区块上下载经过训练得到的初始化全局模型Mg以及涉及本次训练的相关参数信息；2、参与用户Ci将利用全局模型Mg从本地数据集中提取出数据的特征表示Ri，同时使用该模型进行训练得到本地模型3、接着，参与用户Ci将对特征表示Ri与本地模型进行加密，并将加密过后的密文上传到与其相连的边缘节点；4、最终，区块链上的边缘节点在互相通信后，通过共识算法选举出领导者，并将加密过后的Ri与发送给领导者；领导者根据收集到的所有Ri计算并判断用户数据的相似程度，把具有相似数据分布的用户分为一组，每个组即可代表某一种特定的数据分布类型；分组后，领导者将每个组内的所有参与用户所上传的本地模型聚合，为每一个小组生成个性化模型Mp来更好的适应该组的数据分布，个性化模型Mp的数量与小组的数量一致；Mp即为适用于该组数据类型的个性化模型。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区；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”。