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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于用户分簇和模型分层的个性化联邦学习方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116975683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310767824.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于用户分簇和模型分层的个性化联邦学习方法是由张四海;潘佳琪;陈志坤设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户分簇和模型分层的个性化联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用户分簇和模型分层的个性化联邦学习方法，首先中心服务器基于每个用户的地理位置或数据分布将用户进行分簇；将每个用户本地训练的神经网络模型划分为特征层模型和分类器模型；每个簇中选出一个用户作为簇头，并基于迁移学习的方式完成簇中模型训练，由簇头用户得到本簇内最终的特征层模型；每个簇中的簇头用户将最终的特征层模型上传至中心服务器；中心服务器聚合所有簇头用户传来的特征层模型，并将聚合后的特征层模型广播给每个用户；每个用户基于私有的个性化模型完成本地任务。上述方法使每个用户的特征层模型有着很强的提取全局数据表征信息的能力，从而有效提高联邦学习完成个性化任务的表现。

本发明授权一种基于用户分簇和模型分层的个性化联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户分簇和模型分层的个性化联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、中心服务器基于每个用户的地理位置或数据分布将用户进行分簇； 在步骤1中，设用户数量为N，每个用户到服务器的距离为{d1，d2，...，dN}，含有的本地数据集是{D1，D2，...，DN}，中心服务器使用k-means聚类方法基于每个用户的地理位置或数据分布将用户进行分簇，具体来说： 假设用户的地理位置为： {x1,y1,x2,y2,...,xi,yi,...,xj,yj,...,xn,yn} 用户间地理位置上的距离定义为： 用户间的数据分布差异定义为： 其中Y代表标签的类别数；piy＝c表示用户i产生数据标签c的概率；pjy＝c表示用户j产生数据标签c的概率； 使用k-means聚类方法基于用户间的地理位置距离和数据分布差异来聚类，即每个簇中用户地理位置较近或数据分布差异较大； 步骤2、将每个用户本地训练的神经网络模型划分为特征层模型和分类器模型；其中，所述特征层模型能在信道中传递，用于与每个簇内的其他用户或中心服务器进行交互，以学习正确提取全局数据特征的能力；所述分类器模型仅保留在本地，用于根据用户自身的数据进行个性化微调，以完成个性化任务； 在步骤2中，中心服务器先将全局特征层模型广播给所有用户，且每个用户i将收到的全局特征层模型作为本地特征层模型的初始化，即然后和本地私有的分类器模型进行组合作为本地神经网络模型的初始化数学公式表达为： 其中，表示用户i的本地神经网络模型；表示用户i的特征层模型；表示用户i的分类器模型； 步骤3、每个簇中选出一个用户作为簇头，并基于迁移学习的方式完成簇中模型训练，由簇头用户得到本簇内最终的特征层模型； 步骤4、每个簇中的簇头用户将最终的特征层模型上传至所述中心服务器； 步骤5、所述中心服务器聚合所有簇头用户传来的特征层模型，并将聚合后的特征层模型广播给每个用户； 步骤6、每个用户基于私有的个性化模型完成本地任务。

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