[发明专利]基于联邦学习的QoS预测方法及系统、客户端和服务端有效
| 申请号： | 202011417276.1 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112600697B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 李世璇;陈川;周育人;李晓丽;郑子彬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L41/142;H04L41/14;H04L41/5003;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 刘翠香 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的QoS预测方法及系统、客户端和服务端，方法包括：下载服务端上的全局公共部分；对客户端上保存的QoS数据进行张量分解，并更新本地公共部分和本地私有部分；将更新的本地公共部分上传到服务端，将本地私有部分保存在各自客户端；根据上传的本地公共部分，聚合得到新的全局公共部分；其中，本地私有部分由用户潜在因子构成，本地公共部分由服务潜在因子构成。本申请实施例提出了联邦学习与张量分解结合的创新框架，在确保用户隐私的前提下解决了分布式的QoS预测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 qos 预测 方法 系统 客户端 服务端 | ||
【主权项】：
暂无信息
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