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龙图腾网恭喜中国科学技术大学;科大讯飞股份有限公司申请的专利基于联邦学习的数据匹配方法和装置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：CN114492852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210108127.X，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权基于联邦学习的数据匹配方法和装置是由徐生;束柬设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的数据匹配方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于联邦学习的数据匹配方法和装置，所述基于联邦学习的数据匹配方法包括：分别计算第一数据集对应的第一数据标签和多个第二数据集对应的多个第二数据标签之间的相似度，生成多个标签匹配度；分别计算所述第一数据集对应的第一数据特征集和所述多个第二数据集对应的多个第二数据特征集之间的相似度，生成多个数据内容匹配度；基于所述第一数据集与同一所述第二数据集之间的所述标签匹配度和所述数据内容匹配度，从所述多个第二数据集中确定目标数据集作为所述第一数据集的联邦匹配数据。本发明的基于联邦学习的数据匹配方法，显著提高了纵向联邦匹配结果的全面性、精确性和准确性，有助于提高后续模型效果。

本发明授权基于联邦学习的数据匹配方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的数据匹配方法，其特征在于，包括：分别计算第一数据集对应的第一数据标签和多个第二数据集对应的多个第二数据标签之间的相似度，生成多个标签匹配度；分别计算所述第一数据集对应的第一数据特征集和所述多个第二数据集对应的多个第二数据特征集之间的相似度，生成多个数据内容匹配度；基于所述第一数据集与同一所述第二数据集之间的所述标签匹配度和所述数据内容匹配度，从所述多个第二数据集中确定目标数据集作为所述第一数据集的联邦匹配数据；其中，纵向联邦学习包括发起方、数据提供方和协作者三种角色；所述第一数据集为所述发起方所提供的所需进行匹配的数据集，所述第二数据集为所述数据提供方所提供的用于进行匹配的数据集；所述分别计算所述第一数据集对应的第一数据特征集和所述多个第二数据集对应的多个第二数据特征集之间的相似度，生成多个数据内容匹配度，包括：对所述第一数据特征集和所述第二数据特征集进行隐私集合求交，获取所述第一数据特征集与所述第二数据特征集中的相同数据占所述第一数据特征集的第一比值；基于所述第一比值和所述第二数据特征集的数据质量信息，生成所述第一数据特征集与所述第二数据特征集之间的所述数据内容匹配度。

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科学技术大学;科大讯飞股份有限公司，其通讯地址为：230026 安徽省合肥市金寨路96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”。