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基于联邦学习的机器学习方法、电子装置和存储介质

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本申请涉及一种基于联邦学习的机器学习方法、电子装置和存储介质，其中，该基于联邦学习的机器学习方法包括：联邦学习的发起方和参与方确定联邦学习参数，发起方与参与方均为联邦学习过程的成员方，每个成员方根据联邦学习参数在对应成员方本地将对应成员方的特征数据进行聚类，得到聚类结果，并对聚类结果进行加密得到加密聚类结果，协调方对所有成员方的加密聚类结果中的聚类中心进行配对得到聚类中心对，对聚类中心对中的聚类中心进行加权聚合得到加权聚类中心，协调方将加权聚类中心回传至每个成员方进行迭代计算。通过本申请，解决了基于分布式学习实现机器学习的方法，导致数据隐私性不足的问题，确保了数据安全，提高了数据的隐私性。

著录项

公开/公告号CN112101579A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-18

原文格式PDF
申请/专利权人杭州趣链科技有限公司;
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申请/专利号CN202011291430.5
发明设计人李伟;邱炜伟;蔡亮;汪小益;严杨;
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申请日2020-11-18
分类号G06N20/20(20190101);
代理机构33250 杭州华进联浙知识产权代理有限公司;
代理人范丽霞
地址 310051 浙江省杭州市滨江区丹枫路399号2号楼A楼2001室
入库时间 2023-06-19 09:15:15

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