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龙图腾网获悉新智数字科技有限公司申请的专利用于联合学习及训练数据集构建的方法、装置和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：CN114841354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202110046497.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于联合学习及训练数据集构建的方法、装置和电子设备是由杨杰设计研发完成，并于2021-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于联合学习及训练数据集构建的方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种用于联合学习及训练数据集构建的方法、装置和电子设备，其中，所述联合学习方法包括：接收目标用户基于用户个性化数据分布建立的目标用户特征分布模型；发送所述目标用户特征分布模型给其他用户；联合各个其他用户构建的用于训练所述目标用户特征分布模型的训练数据集，对所述目标用户特征分布模型进行训练，其中，所述训练数据集包括：有权重的训练集或无权重的训练集；在训练完成后，将所述目标用户特征分布模型返回给所述目标用户。本发明实现了在实际使用中目标用户的个性化数据分布的能够切实通过训练来得到对应的模型。

本发明授权用于联合学习及训练数据集构建的方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种针对用户个性化数据分布的联合学习方法，其特征在于，包括： 接收目标用户基于用户个性化数据分布建立的目标用户特征分布模型； 发送所述目标用户特征分布模型给所述目标用户之外的其他用户； 联合各个所述目标用户之外的其他用户构建的用于训练所述目标用户特征分布模型的训练数据集，对所述目标用户特征分布模型进行训练，其中，所述训练数据集包括：有权重的训练集或无权重的训练集； 在训练完成后，将所述目标用户特征分布模型返回给所述目标用户； 其中，所述训练数据集由连接于联合学习服务器的非目标用户执行训练数据集构建方法进行构建，所述训练数据集构建方法，包括： 接收联合学习服务器下发的目标用户基于用户个性化数据分布建立的目标用户特征分布模型； 基于所述目标用户特征分布模型，构建的用于训练所述目标用户特征分布模型的训练数据集，所述训练数据集包括有权重的训练数据集或无权重的训练数据集； 向所述联合学习服务器发送所述训练数据集； 在所述目标用户之外的其他用户中构建的用于训练所述目标用户特征分布模型的有权重的训练数据集，具体包括： 计算所述目标用户之外的其他用户自身拥有的数据集中每个样本在自身数据集中的本地概率； 计算所述目标用户之外的其他用户自身拥有的数据集中每个样本在所述目标用户特征分布模型中的相对概率； 确定所述目标用户之外的其他用户的数据集中每个样本的权重为所述相对概率和本地概率的比值，将确定的所述有权重的样本x作为用于训练所述目标用户特征分布模型的训练数据集； 输出所述训练数据集； 在所述目标用户之外的其他用户中构建的用于训练所述目标用户特征分布模型的无权重的训练数据集，具体包括： 计算所述目标用户之外的其他用户自身拥有的数据集中每个样本在所述目标用户特征分布模型中的相对概率； 根据均匀分布，从所述均匀分布中选取一个随机变量，比较所述选取的随机变量与相对概率进行比较的大小：如果相对概率大于所述选取的随机变量，则将所述相对概率对应的样本加入训练数据集；如果相对概率小于或等于所述选取的随机变量，则放弃所述相对概率对应的样本； 输出所述训练数据集。

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