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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于数据集压缩的个性化通信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：CN117035009B 。

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：202311074163.X，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于数据集压缩的个性化通信方法是由张家明;郭松涛设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据集压缩的个性化通信方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数据集压缩的个性化通信方法，具体包括以下步骤：S1：对第k个客户端存储的图数据进行数据蒸馏，得到第k个合成数据集Sk；S2：根据合成数据集Sk构建优化目标并进行优化；S3：根据优化目标确定全局模型在合成数据上的训练学习率；S4：中央服务器根据学习率构建预训练模型，并将预训练模型下发到各个客户端进行个性化训练。通过引入图数据集提取，并在一次性传输中用合成数据集替换模型参数，实现了全局信息收集；接下来，通过基于合成数据对服务器模型进行局部训练来弥补由于合成数据中缺乏低维特征而导致的模型性能缺陷。最后，还实现了图形联邦学习的通信量和准确性的平衡。

本发明授权一种基于数据集压缩的个性化通信方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据集压缩的个性化通信方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：对第k个客户端存储的图数据进行数据蒸馏，得到第k个合成数据集Sk； S2：根据合成数据集Sk构建优化目标并进行优化； S3：根据优化目标确定全局模型在合成数据上的训练学习率； S4：中央服务器根据学习率构建预训练模型，并将预训练模型下发到各个客户端进行个性化训练； 所述S1包括： S1-1：按照数据类型对图数据集Gk进行重新排列，得到Gk＝{Ak,Xk,Yk,}，Ak表示拼接得到的邻接矩阵，R表示实数集，Nk表示图数据集Gk中所有图数据的节点总数；Xk表示对应的节点特征矩阵，d表示节点特征的维度；表示所有图的标签集，|Gk|表示在第k个客户端中用于训练的图数据的数量； S1-2：通过对图数据集Gk进行蒸馏生成合成数据集 所述S1-2中，合成数据集Sk和图数据集Gk的性能相同，使用真实数据集与合成数据集上的训练生成的一步梯度来量化这种性能，即 公式1中，表示在来自第k个客户端的测试数据集上评估的全局模型fθ的损失；D表示距离函数；表示梯度； 所述S3中，根据使用的本地数据集中数据量的不同自适应地确定全局模型在合成数据上的训练学习率： 公式5中，θt+1表示t+1时刻的学习率；K表示客户端的总数；|Gk|表示在第k个客户端中用于训练的图数据的数量；表示所有训练数据的数量；η表示学习率。

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