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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利一種移動(dòng)環(huán)境下基于時(shí)空一致性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)推薦方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116821527B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310559909.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9537；該發(fā)明授權(quán)一種移動(dòng)環(huán)境下基于時(shí)空一致性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)推薦方法是由曾駿;鐘林;王子威;陶泓錦;文俊浩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種移動(dòng)環(huán)境下基于時(shí)空一致性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)推薦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及提出了一種移動(dòng)環(huán)境下基于時(shí)空一致性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)推薦方法。該方法主要利用軌跡的時(shí)空一致性來優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程，包括軌跡完成、客戶端聚類和加權(quán)聚合。軌跡完成可以有效提高數(shù)據(jù)受限情況下本地模型的訓(xùn)練性能，聚類策略可以有效促進(jìn)相似客戶之間的信息共享，加權(quán)聚合可以減少模型漂移問題。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可知，本發(fā)明方法在確保用戶隱私和安全的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了比所有基線更高的模型性能和更好的收斂效果。與最佳基線相比，SCFL性能提升高達(dá)84.26％，大大提高了模型的收斂速度。

本發(fā)明授權(quán)一種移動(dòng)環(huán)境下基于時(shí)空一致性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)推薦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種移動(dòng)環(huán)境下基于時(shí)空一致性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)推薦方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：軌跡補(bǔ)全，所述軌跡補(bǔ)全是利用軌跡的時(shí)空分布來補(bǔ)全用戶的軌跡；S2：構(gòu)建和訓(xùn)練SCFL框架，所述SCFL框架包括客戶端、邊緣端和服務(wù)器，SCFL框架使用的推薦模型是順序推薦模型；S21：采用S1中的方法對(duì)客戶軌跡進(jìn)行軌跡補(bǔ)全獲得增強(qiáng)后的客戶軌跡數(shù)據(jù)；S22：采用增強(qiáng)后的客戶軌跡數(shù)據(jù)對(duì)客戶端的推薦模型進(jìn)行訓(xùn)練得到局部模型參數(shù)同時(shí)得到客戶端的時(shí)空一致性值S23：將所有加密上傳至服務(wù)器，服務(wù)器根據(jù)接收的所有對(duì)客戶端做聚類，并且服務(wù)器將聚類結(jié)果廣播給所有客戶端和邊緣端，聚類后的一個(gè)簇對(duì)應(yīng)一個(gè)邊緣端；S24：所有客戶端將其局部模型參數(shù)和上傳給所屬的邊緣端；S25：每個(gè)邊緣端對(duì)其接收的和進(jìn)行加權(quán)聚合分別得到該邊緣端的邊緣模型參數(shù)和邊緣端的邊緣時(shí)空一致性值S26：獲取公共數(shù)據(jù)集，采用S1的方法對(duì)公共數(shù)據(jù)集中的軌跡進(jìn)行軌跡補(bǔ)全得到加強(qiáng)公共數(shù)據(jù)集，利用所述加強(qiáng)公共數(shù)據(jù)集訓(xùn)練邊緣端的推薦模型得到新的邊緣模型參數(shù)S27：將和上傳給服務(wù)器，服務(wù)器對(duì)接收的進(jìn)行全局模型聚合得到服務(wù)器的全局模型參數(shù)θG，并且服務(wù)器將θG廣播給所有邊緣端和所有客戶端后，返回S21開始下一次迭代；當(dāng)?shù)_(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，停止訓(xùn)練，此時(shí)得到最優(yōu)SCFL框架；S3:對(duì)于一個(gè)客戶端上的用戶，獲取該用戶的軌跡，并采用S1中的方法進(jìn)行軌跡補(bǔ)全，然后將該用戶經(jīng)過軌跡補(bǔ)全后的軌跡輸入對(duì)應(yīng)的客戶端順序推薦模型中，輸出即是預(yù)測(cè)的該用戶的下一個(gè)興趣點(diǎn)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人重慶大學(xué)，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區(qū)沙正街174號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。