中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司杨猛获国家专利权
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龙图腾网获悉中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利联邦学习模型的数据处理方法、装置、介质及程序产品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：CN116957111B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210376011.4，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权联邦学习模型的数据处理方法、装置、介质及程序产品是由杨猛设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本联邦学习模型的数据处理方法、装置、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种联邦学习模型的数据处理方法、装置、介质及程序产品。该方法包括：获取联邦学习模型的参与方发送的特征集合；针对每个特征子集，根据特征向量计算与各特征子集对应的样本标准差；根据特征子集和与其自身对应的样本标准差，计算离散偏离度集合，离散偏离度集合包括与各特征子集的特征向量一一对应的离散偏离度；对离散偏离度集合进行聚类处理，并根据聚类处理结果确定离散偏离度集合中的异常偏离度。根据本申请实施例，能识别除异常特征向量，从而可以对针对异常特征向量进行处理，以提高特征向量汇总计算的准确性。
本发明授权联邦学习模型的数据处理方法、装置、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习模型的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取联邦学习模型的参与方发送的特征集合，所述参与方为通信运营商；所述特征集合包括至少一个特征子集，所述特征子集包括多个特征向量；所述特征向量由所述参与方基于本地数据采集设备采集的物理数据生成；所述特征向量包括通信活跃时间向量和通信活跃地址向量； 针对每个所述特征子集，根据所述特征向量计算与各所述特征子集对应的样本标准差； 根据所述特征子集和与其自身对应的所述样本标准差，计算与各所述特征子集对应的离散偏离度集合，所述离散偏离度集合包括与各所述特征向量一一对应的离散偏离度； 对所述离散偏离度集合进行聚类处理，并根据聚类处理结果确定所述离散偏离度集合中的异常偏离度，识别得到所述异常偏离度对应的特征向量； 在所述特征集合中将所述异常偏离度对应的特征向量删除，在所述离散偏离度集合中删除所述异常偏离度； 根据所述离散偏离度集合计算与各所述特征向量对应的权重，并根据所述权重校正所述特征向量。
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中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：110179 辽宁省沈阳市浑南新区新隆街6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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