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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種算力自適應的模型異構聯邦推薦方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115017408B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210564581.6，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種算力自適應的模型異構聯邦推薦方法及系統是由陳建海;方舟;姚一語;吳金勛;榮大中;俞郭遙;何欽銘設計研發完成，并于2022-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種算力自適應的模型異構聯邦推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種算力自適應的模型異構聯邦推薦方法及系統，屬于推薦系統領域和聯邦學習領域。中央服務器初始化項目矩陣，用戶端初始化用戶矩陣；中央服務器隨機抽選若干用戶端參與聯邦訓練；用戶端依據自身算力條件，確定參與訓練的全體項目潛特征向量的維度，從項目矩陣中隨機抽取該維度的所有與自身項目相關的項目潛特征向量，以及隨機抽取該維度的所有本地用戶的用戶潛特征向量，根據抽取出的項目潛特征向量和用戶潛特征向量訓練本地模型；將訓練后得到的用戶項目潛特征向量更新梯度進行用戶矩陣項目矩陣更新。本發明能根據參與訓練的設備算力自適應地挑選合適尺寸的模型，可以在模型推薦效果和模型復雜程度上達到平衡。

本發明授權一種算力自適應的模型異構聯邦推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種算力自適應的模型異構聯邦推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：中央服務器隨機初始化由全體項目潛特征向量構成的項目矩陣，用戶端隨機初始化由與自身項目相關的本地用戶潛特征向量構成的用戶矩陣；步驟2：中央服務器隨機抽選若干用戶端參與聯邦訓練，并將項目矩陣發送至各個選中的用戶端；步驟3：每個用戶端依據自身算力條件，確定參與訓練的全體項目潛特征向量的維度ki，之后從中央服務器發送的項目矩陣中隨機抽取ki維度的所有與自身項目相關的項目潛特征向量，以及從本地用戶潛特征向量中隨機抽取ki維度的所有本地用戶的用戶潛特征向量，根據抽取出的項目潛特征向量和用戶潛特征向量訓練本地模型；所述的從中央服務器發送的項目矩陣中隨機抽取ki維度的所有與自身項目相關的項目潛特征向量，具體為：每個用戶端依據自身算力條件，確定參與訓練的全體項目潛特征向量的維度ki，從中央服務器發送的項目矩陣中隨機選擇[0,kv-1]中的ki個索引值組成特征過濾層參數ind，所述的特征過濾層表示如下： 其中，FV表示從中央服務器發送的項目矩陣V中抽取的參數訓練的項目矩陣V′，ki表示第i個用戶端依據自身算力條件確定的參與訓練的維度，kv表示中央服務器發送的項目矩陣V中每一個項目潛特征向量的維度，select_indexV,ind,dim＝1表示根據特征過濾層參數ind從項目矩陣V的列向量中抽取項目潛特征向量，dim＝1用于表示kv維度的列向量；步驟4：每個參與訓練的用戶端利用訓練得到的用戶潛特征向量更新梯度，直接更新至本地維護的用戶矩陣中，同時將訓練得到的項目潛特征向量更新梯度上傳至中央服務器；中央服務器聚合所有參與訓練的用戶端上傳的項目潛特征向量更新梯度，對項目矩陣進行更新；步驟5：循環步驟2至步驟4，直至訓練結束，各個用戶端根據本地維護的用戶矩陣和中央服務器發送的項目矩陣，預估各個項目的推薦程度評分，選取排名靠前的項目作為推薦結果。

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