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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于影响力剪枝采样的联邦数据估值方法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：CN119886388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411950043.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于影响力剪枝采样的联邦数据估值方法是由童咏昕;魏淑越;何天然;李书缘;徐毅;许可设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于影响力剪枝采样的联邦数据估值方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于影响力剪枝采样的联邦数据估值方法，属于联邦数据估值领域，采用了基于边际贡献的沙普利值计算方案，且通过设计一种基于影响力剪枝采样的沙普利值近似算法，使影响力低的客户端组合被剪枝而影响力高的组合被采样。给定客户端数n和总采样轮数γ，进行一次联邦学习的平均时间为τ，本发明方法的时间复杂度为Oγτ，可以有效减少时间开销。假设联邦学习中客户端的平均数据量为t，则本方法的近似误差界限为在一般的联邦场景下，客户端的数据量t通常很大，因此即使在k*值较小的情况下，本发明方法也能达到较小的近似误差。

本发明授权一种基于影响力剪枝采样的联邦数据估值方法在权利要求书中公布了：1.一种基于影响力剪枝采样的联邦数据估值方法，其特征在于：具体步骤为： 步骤1：服务器准备测试集T，每个客户端提供数据集{D1,D2,…,Dn}，服务器设置效用函数U·为模型精度，确定总采样轮数γ和总采样层数k*+1，将高于k*+1层的低影响力组合剪枝；且在γ轮采样中，必须采样第0层的空客户端组合 上述为自然数集；n为客户端总数；j为某一层组合的客户端数； 步骤2：对于第0层，服务器初始化联邦模型并直接在测试集T上进行评估，将得到的精度作为空客户端组合的效用 步骤3：对于第k＝1,2,…,k*层，服务器选取所有客户端组合Sk，其中Sk的样本数量为|Sk|；前k*层的总样本数量为 步骤4：对于第k*+1层，服务器随机选取部分的客户端组合将记为P，P的样本数量为|P|，|P|不应超过 步骤5：对于第1到k*+1层，即k＝1,2,…,k*+1，重复步骤6到7，对采样样本进行联邦全局模型训练和评估，并计算边际贡献； 步骤6：对于第k层采样的每种组合S∈Sk，由服务器和S中客户端一同进行联邦全局模型训练；然后，服务器在测试集T上对模型MS进行评估，得到精度accMS,T，将其作为客户端组合S的效用UMS＝accMS,T； 步骤7：对第k层采样的每种组合S∈Sk，服务器计算其中每个客户端i∈S对组合S的边际贡献UMS-UMS\{i}；S\{i}为组合S减去客户端i后得到的子集；UMS\{i}为组合S在减去客户端i后的效用； 步骤8：服务器基于每个客户端在不同组合下的边际贡献；再将每一层的边际贡献取平均即可得到客户端i的近似沙普利值

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