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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利面向异构数据基于差分隐私保护的去中心化学习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：CN119514731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510058542.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权面向异构数据基于差分隐私保护的去中心化学习方法是由李峰;袁云圣;王丽娜设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向异构数据基于差分隐私保护的去中心化学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于分布式机器学习领域，涉及面向异构数据基于差分隐私保护的去中心化学习方法。包括：构建去中心化场景，设置全局参数，完成用户设置；用户向邻居用户发送模型参数，计算自梯度和跨梯度，对自梯度和跨梯度分别进行裁剪，向自梯度和跨梯度添加噪声，将跨梯度传递给邻居；每个用户根据自梯度和接收的跨梯度，经过相似性校正得到校正梯度；进行模型更新，向邻居广播更新后的动量和模型，根据收到的动量和模型进行加权平均；重复上述步骤直到模型每个用户的模型收敛或者到达全局迭代次数上限。本发明公开的方法在去中心化环境下，在有限的学习轮次内得到有效处理异构数据的模型，并且在学习过程中保护用户数据隐私，满足差分隐私需求。

本发明授权面向异构数据基于差分隐私保护的去中心化学习方法在权利要求书中公布了：1.面向异构数据的基于差分隐私保护的去中心化学习方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）初始化：构建去中心化场景，生成去中心化网络图和用户连接关系的网络拓扑；设置全局参数；完成用户设置，加载各个用户节点的数据，初始化用户模型参数和动量参数；（2）自梯度与跨梯度计算：用户向邻居用户发送模型参数，基于自身数据计算自梯度，基于邻居的模型参数计算跨梯度，对所述自梯度和所述跨梯度分别进行裁剪，根据差分隐私机制向所述自梯度和所述跨梯度添加噪声，将添加噪声后的跨梯度传递给邻居；（3）生成校正梯度：用户根据自梯度和接收的跨梯度，计算自梯度和接收的跨梯度的相似性，根据所述相似性加权校正生成校正梯度；（4）动量参数与模型参数更新：根据所述校正梯度更新动量参数，利用更新后动量参数更新用户本地的模型参数，向邻居广播更新后的动量参数和模型参数，接收邻居的动量参数和模型参数，对收到的动量参数和模型参数进行加权平均；（5）每个用户按照步骤（2）至步骤（4）开展多轮迭代，等到全部用户学习结束后，平均全部用户的模型得到全局模型。

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