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申请/专利权人：中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团有限公司

摘要：本公开提供的纵向图神经网络联邦学习方法及装置、系统、电子设备，通过获取第一特征数据以及第一关系图数据，生成第一随机参数，将第一随机参数加密之后发送至参与方，以便参与方根据加密后的第一随机参数与第二随机参数进行组合，得到第二初始特征参数，生成第三随机参数，并接收参与方发送的加密后的第四随机参数，将第三随机参数与加密后的第四随机参数进行组合，得到第一初始特征参数，与相关技术相比，本公开实施例通过加密的方式在参与方与发起方之间传输参数，使得参数对联邦学习各方都是不可见的，即使发起方的权重较小或者特征维度特征数据较少，也能避免Y值特征预测值信息泄露，提高了数据的安全性。

主权项：1.一种纵向图神经网络联邦学习方法，其特征在于，所述方法应用于发起方，包括：响应于联邦学习指令，获取第一特征数据以及第一关系图数据，其中，所述第一特征数据为学习用样本对应的第一学习用特征数据，所述第一关系图数据为各个学习用样本之间的第一关系图；生成第一随机参数，将所述第一随机参数加密之后发送至参与方，以便于所述参与方根据加密后的第一随机参数与第二随机参数进行组合，得到第二初始特征参数，所述第一随机参数为所述发起方按正态分布原则随机生成的参数，所述第二随机参数为所述参与方按正态分布原则随机生成的参数；生成第三随机参数，并接收所述参与方发送的加密后的第四随机参数，将所述第三随机参数与所述加密后的第四随机参数进行组合，得到第一初始特征参数，所述第三随机参数为所述发起方按正态分布原则随机生成的参数，所述第四随机参数为所述参与方按正态分布原则随机生成的参数；将所述第一特征数据以及所述第一关系图数据进行数据聚合处理，得到第一聚合数据，并将所述第一聚合数据与所述第四随机参数进行计算处理，得到第一聚合参数；对所述第一聚合参数进行加密处理之后发送至所述参与方，以便所述参与方根据所述第一聚合参数计算第二预测参数；接收所述参与方发送的加密后的第二聚合参数，对所述加密后的第二聚合参数进行解密，并根据解密后的第二聚合参数计算第一预测参数，其中，所述第二聚合参数为所述参与方通过所述第二初始特征参数计算得到的参数；接收所述参与方发送的第二预测参数，根据所述第一预测参数以及所述第二预测参数进行计算，得到特征预测值，并通过预设激活函数对所述特征预测值进行激活，得到预测概率值；根据所述预测概率值与实际概率值进行计算，得到概率差值，并将所述概率差值发送至所述参与方，以便所述参与方根据所述概率差值计算第二特征梯度值，并根据所述第二特征梯度值对所述第二初始特征参数进行更新，得到学习好的第二特征参数，所述实际概率值为所述第一特征数据中携带的实际概率值；根据所述概率差值计算第一特征梯度值，并根据所述第一特征梯度值对所述第一初始特征参数进行更新，直至满足预设收敛条件，得到学习好的第一特征参数。

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