[发明专利]一种基于联邦学习张量因子分解的医疗隐私数据保护方法有效
| 申请号： | 202110422402.0 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN112966307B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 郑子彬;麦成源;陈川 | 申请（专利权）人： | 钟爱健康科技（广东）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/60;G16H10/60;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京沃知思真知识产权代理有限公司 11942 | 代理人： | 王茜 |
| 地址： | 529700 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于联邦学习张量因子分解的医疗隐私数据保护方法，该基于联邦学习张量因子分解的医疗隐私数据保护方法的具体步骤如下：步骤一：各个医疗机构需维护本地分解的张量因子矩阵和全局张量非病患因子矩阵，并在联邦过程开始时对其进行初始化；步骤二：各个医疗机构进行本地的张量因子分解训练，通过利用损失函数进行梯度下降；步骤三：根据本地分解的因子矩阵和全局非病患因子矩阵求出对应的因子矩阵更新梯度；该基于联邦学习张量因子分解的医疗隐私数据保护方法能够提高通信效率的同时进一步保护用户数据隐私，同时减少同态加密的运算量，能够解决非独立同分布的客户端本地训练导致聚合后全局因子矩阵精确度较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 张量 因子 分解 医疗 隐私 数据 保护 方法 | ||
【主权项】：
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