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龙图腾网获悉杭州博盾习言科技有限公司申请的专利联邦学习特征选择方法、装置、系统以及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114492605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210031191.2，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权联邦学习特征选择方法、装置、系统以及电子设备是由周一竞;张宇;孟丹;李宏宇;李晓林设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习特征选择方法、装置、系统以及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种联邦学习特征选择方法、装置、系统以及电子设备，该方法包括：通过参与方以及发起方分别获取本地的预设用户特征；根据预设用户特征，预设用户特征对应的目标评价参数值；基于该目标评价参数值，确定每种预设用户特征对应的目标评价分值；根据目标评价分值，选取目标评价分值满足预设条件的特征作为目标用户特征。本发明实施例中通过基于目标评价参数值来计算每种预设用户特征对应的目标评价分值，后续再根据该目标评价分值选择目标用户特征用于进行模型训练。这样，提高了联邦学习建模时特征选取的合理性，避免了现有技术中线下沟通、随机选取用户特征导致的特征选取不合理的情况。

本发明授权联邦学习特征选择方法、装置、系统以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习特征选择方法，其特征在于，应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括发起方和参与方，所述方法包括： 通过所述参与方以及所述发起方分别获取本地的预设用户特征； 根据所述预设用户特征，计算所述预设用户特征对应的目标评价参数值； 基于所述目标评价参数值，确定每种所述预设用户特征对应的目标评价分值； 根据所述目标评价分值，选取所述目标评价分值满足预设条件的特征作为目标用户特征； 所述目标评价参数值包括目标样本差值； 所述计算所述预设用户特征对应的目标评价参数值，包括： 所述发起方将标签数据发送至所述参与方，同时所述发起方和所述参与方均确定本地预设用户特征的特征取值； 所述发起方基于所述发起方的特征取值以及所述发起方的标签数据，确定所述发起方的正负样本统计量； 所述参与方基于所述参与方的特征取值以及所述标签数据，确定所述参与方的正负样本统计量； 所述参与方将所述参与方的正负样本统计量发送至所述发起方，并通过所述发起方基于所述参与方的正负样本统计量计算所述参与方的正负样本的占比差值，得到所述参与方的备选样本差值； 所述发起方基于所述发起方的正负样本统计量计算所述发起方的正负样本的占比差值，得到所述发起方的备选样本差值； 基于所述参与方的备选样本差值以及所述发起方的备选样本差值，确定所述目标样本差值。

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