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龙图腾网获悉东软集团股份有限公司申请的专利联邦学习数据处理方法、装置、存储介质及电子设备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：CN116205307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211415815.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权联邦学习数据处理方法、装置、存储介质及电子设备是由牟童;徐石成;何光宇;刘思瀚设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习数据处理方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种联邦学习数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法应用于第一参与方，第一参与方为联邦学习成员中的任一方，所述方法包括：基于第一参与方的第一数据集对待训练的目标模型进行训练，得到第一模型；联合联邦学习成员中的第二参与方对目标模型进行训练，得到第二模型；分别获取第一模型和第二模型的模型指标，得到第一模型的第一指标以及第二模型的第二指标；根据第一指标以及第二指标，确定第二参与方的第二数据集对目标模型的训练贡献度；联合第二参与方中的目标参与方对所述目标模型进行训练，所述目标参与方相关联的训练贡献度大于贡献度阈值。通过这样的方式，有助于提升模型的训练效果。

本发明授权联邦学习数据处理方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习数据处理方法，其特征在于，应用于第一参与方，所述第一参与方为联邦学习成员中的任一方，所述联邦学习成员为区块链网络中的节点，所述方法包括： 基于所述第一参与方的第一数据集对待训练的目标模型进行训练，得到第一模型； 联合所述联邦学习成员中的第二参与方对所述目标模型进行训练，得到第二模型； 分别获取所述第一模型和所述第二模型的模型指标，得到所述第一模型的第一指标以及所述第二模型的第二指标，所述模型指标包括准确率、召回率、RP曲线、RPC曲线中的一者或多者； 根据所述第一指标以及所述第二指标，确定所述第二参与方的第二数据集对所述目标模型的训练贡献度；其中，计算所述第二指标与所述第一指标的差值，将所述差值作为所述第二数据集对所述目标模型的训练贡献度； 联合第二参与方中的目标参与方对所述目标模型进行训练，所述目标参与方相关联的训练贡献度大于贡献度阈值； 将所述训练贡献度保存至所述区块链网络的区块链中； 获取所述第二参与方生成的所述第一数据集的训练贡献度； 在所述第一数据集的训练贡献度小于第一阈值，且所述第二数据集的训练贡献度大于第二阈值的情况下，确定第一数据集和第二数据集的特征维度差异，所述第二阈值大于所述第一阈值； 基于所述特征维度差异，增加或减少所述第一数据集中的特征维度。

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