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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利联邦学习数据处理方法、装置及设备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：CN114969465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202111251714.6，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权联邦学习数据处理方法、装置及设备是由刘鸿儒;孙中伟;宋红花;赵国梁设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习数据处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种联邦学习数据处理方法、装置及设备，应用于联邦学习系统，联邦学习系统包括第一设备和第二设备，第一设备中包括多个对象的多个第一特征，第二设备中包括所述多个对象的多个第二特征，该方法包括：第一设备获取第i次迭代处理对应的分类模型的模型参数，并根据模型参数获取每个第一特征对应的多个第一区间的梯度信息、以及每个第二特征对应的多个第二区间的梯度信息；第一设备根据多个第一区间的梯度信息和多个第二区间的梯度信息，更新分类模型中的分类节点对应的对象分类条件；在分类模型收敛时，第一设备根据收敛的分类模型确定每个第一特征和每个第二特征对应的至少一个分类区间。提高特征分类的准确度。

本发明授权联邦学习数据处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习数据处理方法，其特征在于，应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括第一设备和第二设备，所述第一设备中包括多个对象的至少一个第一特征，所述第二设备中包括所述多个对象的至少一个第二特征，所述方法包括： 所述第一设备获取第i次迭代处理对应的分类模型的模型参数，所述分类模型包括多个分类节点，每个分类节点对应一个对象分类条件； 所述第一设备根据所述模型参数获取每个第一特征对应的多个第一区间的梯度信息、以及每个第二特征对应的多个第二区间的梯度信息；其中，所述多个第一区间以及所述多个第一区间的梯度信息是所述第一设备基于每个第一特征的梯度信息对每个第一特征进行连续特征分桶处理得到；所述多个第二区间以及所述多个第二区间的梯度信息是所述第二设备基于每个第二特征的梯度信息对每个第二特征进行连续特征分桶处理得到； 所述第一设备根据所述每个第一特征对应的多个第一区间的梯度信息和每个第二特征对应的多个第二区间的梯度信息，更新所述分类模型中每个分类节点对应的对象分类条件； 依次递增迭代处理次数，直至所述分类模型收敛时，所述第一设备根据收敛的分类模型确定每个第一特征和每个第二特征对应的至少一个分类区间； 针对所述多个分类节点中的任意一个分类节点，根据所述每个第一特征对应的多个区间的梯度信息和每个第二特征对应的多个区间的梯度信息，更新所述分类模型中所述分类节点对应的对象分类条件，包括： 所述第一设备根据每个第一特征对应的多个第一区间和每个第二特征对应的多个第二区间，确定多个待选分类条件； 所述第一设备确定每个待选分类条件对应的分类损失值； 所述第一设备将所述分类节点对应的对象分类条件更新为分类损失值最小的待选分类条件。

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