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龙图腾网获悉上海光之树科技有限公司申请的专利联邦学习框架下的矩阵分解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：CN116545735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310622218.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权联邦学习框架下的矩阵分解方法是由夏长达;张子扬;夏家骏;张佳辰设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习框架下的矩阵分解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦学习框架下的矩阵分解方法，通过在联邦学习框架下对矩阵分解的物品矩阵I的梯度进行安全聚合，为联邦学习增强数据安全性提供了新的思路；利用不出本地和安全聚合的梯度高效地利用上推荐模型即联邦学习模型的训练样本，确保了用户数据不离开本地，同时使得推荐模型训练过程更加安全；对梯度加掩码和噪声，有效避免了数据因暴露真实梯度而造成源数据信息的泄露；提供的基于安全聚合的梯度汇总方式，相比较背景技术中采用的同态加密技术，对梯度加解密的计算复杂度更低，计算速度更快，利于提高推荐模型的训练速度。

本发明授权联邦学习框架下的矩阵分解方法在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习框架下的矩阵分解方法，其特征在于，步骤包括： S1，记联邦学习框架的调度方为服务端，各参与训练方为客户端，所述服务端将初始化后的物品的嵌入矩阵广播给每个所述客户端； S2，每个客户端利用所述嵌入矩阵计算关于各自本地用户嵌入矩阵的梯度，并利用更新本地用户的嵌入矩阵； S3，每个所述客户端利用本地更新后的，计算对所述嵌入矩阵产生的梯度； S4，所述客户端联动所述服务端采用密钥交换方法更新所述梯度，并对进行汇总得到后，利用更新所述嵌入矩阵； S5，重复步骤S2-S4，直至达到联邦学习的终止条件； 步骤S4中，更换所述梯度采用的所述密钥交换方法具体为： S41，每个客户端本地生成私钥和公钥,所述服务端对每个所述客户端产生的公钥进行交换，每个所述客户端得到对应的交换公钥集合，记为； S42，根据和每个所述客户端在本地生成的私钥，在所述客户端和其他每个客户端的两两客户端之间生成密钥协定，记为； S43，所述客户端将本地生成的作为种子生成掩码，记为,然后更新步骤S3中的所述梯度； 步骤S1具体为：各方确定好嵌入维度，所述嵌入维度表示利用多少维度的空间来数值化用户和物品，各方包括所述服务端和所述客户端，所述服务端根据嵌入维度初始化物品的嵌入矩阵，每个所述客户端根据嵌入维度分别初始化自己所拥有的本地用户的嵌入矩阵。

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