恭喜腾讯科技(深圳)有限公司程勇获国家专利权
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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利联邦集成学习方法、装置、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：CN114330756B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202111261571.7，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权联邦集成学习方法、装置、设备和存储介质是由程勇;蒋杰;韦康;刘煜宏;陈鹏;陶阳宇设计研发完成，并于2021-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本联邦集成学习方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了一种联邦集成学习方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法通过在各个参与方本地基于指数机制的差分隐私进行特征选择和模型选择，并将所选择的训练模型发送至联邦服务器用于集成融合，从而生成性能更优的联邦集成模型。通过该方法能够以明文形式将所选择的训练模型的参数发送至联邦服务器，而无需使用任何密码学方法，避免了基于密码学方法的密文膨胀问题，从而在保证无数据泄漏风险的情况下实现更高效且低通信开销的联邦学习。此外，本公开的实施例所提供的方法还可以通过在参与方之间进行训练模型的直接传输而支持仅有两个参与方的场景，并且支持在无需联邦服务器的情况下多个参与方之间的直接通信与模型融合。
本发明授权联邦集成学习方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种联邦集成学习方法，包括： 根据第一概率分布从参与方的特征集合中选择第一数量的特征，所述第一概率分布是根据所述参与方的特征集合中的每个特征与所述参与方的多个样本所对应的类别标签的相关性、基于指数机制确定的； 基于所选择的第一数量的特征中的至少一部分特征，获得多个逻辑回归模型，并根据第二概率分布从所述多个逻辑回归模型中选择第二数量的逻辑回归模型，所述第二概率分布是根据所述多个逻辑回归模型中的每个逻辑回归模型的模型分数、基于所述指数机制确定的；以及 向融合端发送所述第二数量的逻辑回归模型中的至少一部分逻辑回归模型，以基于所述至少一部分逻辑回归模型进行集成融合并生成联邦集成模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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