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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于联邦学习的服务部署方法及系统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：CN120528784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511013726.3，技术领域涉及：H04L41/0803；该发明授权一种基于联邦学习的服务部署方法及系统是由周新宇;马勇;陈威;肖雅冰;曹远龙;蔡昌;李明楚;夏云霓;李发根设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的服务部署方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的服务部署方法及系统，涉及边缘计算服务部署领域，包括：获取用户个人信息及服务交互数据，运用聚类算法对用户进行聚类获取类簇集合；获取各个类簇内的可用边缘服务器，通过边缘服务器的约束条件，设计多个目标函数，利用非支配排序遗传算法求解多个目标函数的最优解，找寻各个类簇内的边缘云服务器；基于已部署的本地预测模型，通过联邦学习获取全局联邦预测模型；基于各个类簇内的可用边缘服务器利用全局联邦预测模型对各类簇的未来时刻服务请求量进行预测，将具有流行增量的服务部署至可用边缘服务器中。本发明提升服务部署效率、优化资源利用、降低通信开销、保障隐私安全，并增强了用户体验。

本发明授权一种基于联邦学习的服务部署方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的服务部署方法，其特征在于，包括： 基于边缘服务器获取用户的个人信息及服务交互数据； 基于所述个人信息，将个人信息的特征值映射至维坐标轴上，得到用户标准坐标； 基于所述用户标准坐标，计算不同用户之间的相似度，用以构建用户相似矩阵； 基于所述用户相似矩阵初始化责任矩阵和可用性矩阵，并对责任矩阵和可用性矩阵进行迭代更新，直至到达迭代阈值，得到最终责任矩阵和最终可用性矩阵； 根据所述最终责任矩阵和所述最终可用性矩阵选择类簇中心，将非类簇中心的数据点分配至最近类簇中心所属的类簇中，得到类簇集合； 基于获取的所述类簇集合，获取各个类簇内的可用边缘服务器，通过边缘服务器的约束条件，设计多个目标函数； 基于所述边缘服务器的约束条件，将边缘服务器的性能数据输入多个目标函数计算综合评分，选取评分前20%可用边缘服务器作为初始种群；采用非支配排序和拥挤距离选择机制，结合动态调整的交叉率和变异率，并引入局部搜索策略，迭代求解帕累托最优解，将帕累托最优解对应的边缘服务器确定为该类簇的边缘云服务器； 基于Autoformer模型本地训练参数获取本地预测模型，并将所述本地预测模型部署至所述各个类簇内的可用边缘服务器和边缘云服务器； 将已部署的所述本地预测模型参数上传至对应边缘云服务器，边缘云服务器采用联邦平均算法聚合参数，更新全局模型并下发，重复聚合与下发，直至模型损失值收敛，得到全局联邦预测模型； 将全局联邦预测模型的参数下载至可用边缘服务器，预测服务请求量，计算服务流行度，生成服务流行度队列，基于服务热度区间识别具有流行趋势的服务，进一步比较请求增量识别具有流行增量的服务，将所述具有流行增量的服务从云服务器下载并部署至可用边缘服务器，包括：各个类簇的可用边缘服务器检查是否已部署所述具有流行增量的服务，若有，则继续保持，若否，则从云服务器中下载并部署所述具有流行增量的服务； 所述服务流行度队列，是指同一时刻各服务基于服务流行度降序排列的服务队列； 所述服务热度区间，表示为：，其中，为热门服务的下限阈值，为冷门服务上限阈值，且。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西师范大学，其通讯地址为：330022 江西省南昌市高新区紫阳大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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