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申请/专利权人：中国银联股份有限公司

摘要：本发明提供了基于分布式图嵌入的联邦图聚类方法、装置及读存储介质，该方法包括：基于第一方数据构建第一图，基于第二方数据构建第二图；对第一方数据和第二方数据进行加密求交，确定第一图和第二图中的公共节点，根据公共节点关联第一图和第二图，得到联邦图；利用基于随机游走的分布式图嵌入算法学习联邦图，确定从第一图出发的第一图嵌入向量[PiA，PiB]和从第二图出发的第二图嵌入向量[PiA’，PiB’]；基于联邦聚类方法对联邦图的第一图嵌入向量[PiA，PiB]和第二图嵌入向量[PiA’，PiB’]进行聚类分析，得到聚类结果。利用上述方法，能够实现对双方隐私数据进行联邦图聚类，得到更好的聚类效果。

主权项：1.一种基于分布式图嵌入的联邦图聚类方法，其特征在于，包括：基于第一方数据构建第一图，基于第二方数据构建第二图，所述第一图的节点为第一方用户和或第一方商户，所述第一图的边根据所述第一图节点之间的关联关系确定；所述第二图的节点为第二方用户和或第二方商户，所述第二图的边根据所述第二图节点之间的关联关系确定；对所述第一方数据和所述第二方数据进行加密求交，确定所述第一图和所述第二图中的公共节点，根据所述公共节点关联所述第一图和所述第二图，得到联邦图；利用基于随机游走的分布式图嵌入算法学习所述联邦图，确定从所述第一图出发的第一图嵌入向量[PiA，PiB]和从所述第二图出发的第二图嵌入向量[PiA’，PiB’]，其中，所述PiA和所述PiA’为所述第一图的各个第一图节点的嵌入向量，所述PiB和所述PiB’为所述第二图的各个第二图节点的嵌入向量；确定所述第一图嵌入向量[PiA，PiB]和所述第二图嵌入向量[PiA’，PiB’]，包括：以所述第一图节点为起始节点在所述联邦图上进行多次随机游走，第一方根据所述第一图上的游走路径确定所述PiA，第二方根据所述第二图上的匹配游走路径确定所述PiB；以所述第二图节点为起始节点在所述联邦图上进行多次随机游走，所述第二方根据所述第二图上的游走路径确定所述PiB’，所述第一方根据所述第一图上的匹配游走路径确定所述PiA’；基于联邦聚类方法对所述联邦图的所述第一图嵌入向量[PiA，PiB]和所述第二图嵌入向量[PiA’，PiB’]进行聚类分析，得到聚类结果；基于联邦聚类方法对所述联邦图的所述第一图嵌入向量[PiA，PiB]和所述第二图嵌入向量[PiA’，PiB’]进行聚类分析，包括：基于联邦聚类方法对所述第一图嵌入向量的第一图部分PiA和所述第二图嵌入向量的第一图部分PiA’进行聚类分析，获得所述联邦图的所述第一图部分的第一聚类簇；基于联邦聚类方法对所述第一图嵌入向量的第二图部分PiB和所述第二图嵌入向量的第二图部分PiB’进行聚类分析，获得所述联邦图的所述第一图部分的第二聚类簇；基于所述第一聚类簇和所述第二聚类簇筛选跨图聚类簇，获得聚类程度更高的目标聚类簇。

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