[发明专利]一种基于图计算的联邦学习方法和系统在审
| 申请号： | 202210073741.7 | 申请日： | 2022-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN114444659A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 陈细平;陈卫强;姚家渭 | 申请（专利权）人： | 杭州半云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F21/60 |
| 代理公司： | 杭州山泰专利代理事务所(普通合伙) 33438 | 代理人： | 周玲 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图计算的联邦学习方法和系统，包括模型构建模块、模型运行模块和模型评估模块，所述模型运行模块包括图神经网络组件、机器学习组件和连接组件，所述模型运行模块包括模型参数配置单元、模型运行单元和模型运行结果及日志查看单元，所述模型评估模块包括模型下载单元和模型预测单元。本发明中，通过发起方、协助方和协调方组建一个联合模型，协作方各自本体保留自己的本地模型，从多方数据源获取图神经网络模型需要的点边特征数据，但数据在各自节点的物理机上并且在模型训练过程中不会传输原数据，并且在进行多方数据对齐时，通过rsa加密的方式进行加密对齐，保证数据隐私性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 计算 联邦 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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