申请/专利权人：深圳市大数据研究院

申请日：2022-12-22

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN116127340B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06N20/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2023.06.02#实质审查的生效;2023.05.16#公开

摘要：本公开实施例公开了一种联邦谱聚类方法、装置及电子设备，该方法包括：中央服务器将第s‑1轮全局字典矩阵广播给参与第s轮联邦学习的各客户端，以便各客户端基于第s‑1轮全局字典矩阵更新第s轮本地字典矩阵和第s轮本地系数矩阵，然后根据各客户端的第s轮本地字典矩阵确定第s轮全局字典矩阵，直至s达到预设的最大训练次数或第s轮全局字典矩阵收敛；此时，再根据相应客户端的最后轮次本地字典矩阵和最后轮次本地系数矩阵，得到最后轮次全局字典矩阵和最后轮次全局系数矩阵，并将据此构建的相似度矩阵进行谱聚类得到谱聚类的结果，并将谱聚类的结果广播给各客户端。该技术方案可以提高联邦谱聚类算法的安全性和有效性。

主权项：1.一种联邦谱聚类方法，其特征在于，应用于中央服务器，所述方法包括：获取第0轮全局字典矩阵；将第s-1轮全局字典矩阵广播给参与第s轮联邦学习的各客户端，以便所述各客户端基于所述第s-1轮全局字典矩阵更新各客户端的第s轮本地字典矩阵和第s轮本地系数矩阵，其中，所述s取值为从1开始的正整数；接收各客户端发送的所述各客户端的第s轮本地字典矩阵，并根据所述各客户端的第s轮本地字典矩阵确定第s轮全局字典矩阵，直至所述s达到预设的最大训练次数或所述第s轮全局字典矩阵收敛；从参与最后一轮联邦学习的各客户端中获取最后轮次本地字典矩阵，从全部客户端中获取各客户端的最后轮次本地系数矩阵；根据各最后轮次本地字典矩阵计算得到最后轮次全局字典矩阵，根据各最后轮次本地系数矩阵计算得到最后轮次全局系数矩阵；根据所述最后轮次全局字典矩阵和最后轮次全局系数矩阵构建相似度矩阵；根据所述相似度矩阵进行谱聚类得到谱聚类的结果，并将所述谱聚类的结果广播给各客户端；其中，所述各客户端基于所述第s-1轮全局字典矩阵更新各客户端的第s轮本地字典矩阵和第s轮本地系数矩阵，包括：客户端p随机生成噪音数据，并在客户端p的本地数据上加上所述噪音数据生成Xp；按照以下公式计算第s轮本地系数矩阵 按照以下公式计算第s轮本地字典矩阵 其中，为核函数，Id为单位矩阵，λ为常数，为客户端p接收到的第s-1轮全局字典矩阵，ηs为大于0的常数，fp·,·是客户端p的本地目标函数，为求fp·,·关于的梯度，‖.‖F为F范数，φ为核函数诱导的特征映射函数；t为梯度迭代次数，当t达到预定迭代次数Q时，所述根据所述最后轮次全局字典矩阵和最后轮次全局系数矩阵构建相似度矩阵，包括：按照以下公式构建相似度矩阵 其中，C为最后轮次全局系数矩阵，Z为最后轮次全局字典矩阵，为核函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市大数据研究院 联邦谱聚类方法、装置及电子设备

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