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申请/专利权人：中国移动通信集团山西有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明提供一种基于联邦学习的用户行为检测方法、设备及系统，涉及大数据技术领域，该方法包括：循环执行以下步骤：分别向多个参与方设备发送的计数请求，并接收每个参与方设备返回的候选项集中每个项集元素在参与方设备的本地行为数据集中的出现次数；在项集元素对应的各出现次数的总和大于最小支持度时，将项集元素添加至频繁项集中；将频繁项集中的各项集元素进行组合，得到下一候选项集；在频繁项集的长度达到最长项集长度后，分别向各参与方设备发送打分请求，接收各参与方设备基于频繁项集返回的各用户行为的分数，确定各用户行为中的用户异常行为，可以避免用户隐私数据在传输过程中泄露的可能性，并降低算法的时间复杂度。
主权项：1.一种基于联邦学习的用户行为检测方法，其特征在于，应用于协调方设备，所述方法包括：循环执行以下步骤，每循环一次，频繁项集的长度加一，直至所述频繁项集的长度达到最长项集长度：分别向多个参与方设备发送携带候选项集的计数请求，并接收每个所述参与方设备返回的所述候选项集中每个项集元素在所述参与方设备的本地行为数据集中的出现次数；在所述项集元素对应的各所述出现次数的总和大于最小支持度的情况下，将所述项集元素添加至所述频繁项集中；将所述频繁项集中的各项集元素进行组合，得到下一候选项集；在所述频繁项集的长度达到所述最长项集长度后，分别向各所述参与方设备发送携带所述频繁项集的打分请求，接收各所述参与方设备基于所述频繁项集返回的各用户行为的分数；所述用户行为的分数用于表征所述用户行为的威胁程度；基于各所述参与方设备返回的所述各用户行为的分数，确定所述各用户行为中的用户异常行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信集团山西有限公司 中国移动通信集团有限公司 基于联邦学习的用户行为检测方法、设备及系统
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