[发明专利]基于加密联邦学习的知识图谱表示学习增强方法和装置有效
| 申请号： | 202010629643.8 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN111858955B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 刘明生;马伯元;张诣;温洪念;许爱雪;滕琦;杜林峰;赵尉钦 | 申请（专利权）人： | 石家庄铁路职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/30;G06F40/295;G06N20/00 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 甄伊宁;董金国 |
| 地址： | 050041 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明属于知识图谱表示学习技术领域，提供了一种基于加密联邦学习的知识图谱表示学习增强方法，首先在本地对知识图谱进行表示学习训练获得对齐实体的词向量，然后以联邦学习的方式，接收外部发来的对齐节点的词向量，并通过联邦学习的GAN更新本地的对齐节点的词向量，最后继续进行下一次在本地的对知识图谱进行表示学习训练，以此循环的获得增强的表示学习的效果。本发明还提供了异步训练装置、生成式对抗学习装置和联邦学习装置，以便实施该方法。本发明提供技术方案实现了在同态加密下进行不信任数据提供者之间多知识图谱下的联邦学习，增强数据提供者各自知识图谱的表示学习能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 加密 联邦 学习 知识 图谱 表示 增强 方法 装置 | ||
【主权项】：
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