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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于差分隐私联邦学习的端到端资源匹配系统及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：CN121411982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511960539.6，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于差分隐私联邦学习的端到端资源匹配系统及方法是由王恒之;陈浩然;马铭鹤;崔来中设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差分隐私联邦学习的端到端资源匹配系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据资源匹配技术领域，公开了一种基于差分隐私联邦学习的端到端资源匹配系统及方法，所述系统包括：模型聚合模块、效用计算模块、客户端第一筛选模块、模型排序模块、客户端第二筛选模块和资源分配模块；基于筛选出来的多个客户端模型的贡献值构建核矩阵，以计算其计算效用，并基于效用、资源成本和隐私预算进行二次筛选；针对每个客户端，根据其在之前迭代轮次被选中的次数，计算其扩展效用，然后对每个被选中的客户端排序，基于排序为所有客户端分配对应的数据资源。本发明动态优化和调整每个客户端的资源输出，从而降低对客户端多属性的变化敏感度，为客户端实时贡献提供精准度量，构建出合理的资源分配方案。

本发明授权一种基于差分隐私联邦学习的端到端资源匹配系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私联邦学习的端到端资源匹配系统，其特征在于，所述基于差分隐私联邦学习的端到端资源匹配系统包括：模型聚合模块，用于获取多个初始客户端，根据所有所述初始客户端的资源成本和隐私预算筛选出多个第一客户端，每个所述第一客户端优化对应的客户端模型，将所有优化后的客户端模型进行聚合得到全局模型； 效用计算模块，用于在所述全局模型中确定每个所述客户端模型的贡献值，根据所述贡献值构建核矩阵，根据所述核矩阵计算多个客户端效用； 客户端第一筛选模块，用于根据每个所述第一客户端的客户端效用、资源成本和隐私预算，筛选出多个第二客户端； 模型排序模块，用于根据每个所述第二客户端的客户端效用，结合每个所述第二客户端在多个迭代轮次被选中的次数，计算每个所述第二客户端的扩展效用，并根据每个所述第二客户端的所述扩展效用和所述资源成本，对所有所述第二客户端排序，得到客户端子集； 客户端第二筛选模块，用于从所述客户端子集中逐个选择目标客户端； 资源分配模块，用于根据下一个客户端的扩展效用和资源成本构建当前客户端的参考输出资源，对所述客户端子集中的其他客户端进行识别，若存在其他客户端满足预设条件，则优化所述参考输出资源，直到得到与所有客户端的资源匹配结果。

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