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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种基于激励机制的分布式SLB服务推荐方法及系统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：CN119939010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411755987.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于激励机制的分布式SLB服务推荐方法及系统是由蔡科超;纪佳玫;陈卓越;陈梓群;张金钡设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激励机制的分布式SLB服务推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于激励机制的分布式SLB服务推荐方法及系统，方法包括：获取客户端数据并构建分布式SLB模型，通过岭回归估计算法进行求解，确定客户端的上传数据量；确定激励成本并根据客户端的上传数据量构建协作比例关系式，确定客户端参与者集合；确定边际成本，服务器根据边际成本为客户端参与者集合中的客户端发放激励，获取客户端的上传数据，得到分布式SLB服务推荐结果。本申请实施例能够通过激励机制激励客户端的参与，满足客户端在获得激励前的隐私需求并抵御恶意用户通过谎报成本来骗取更高的收益。本申请可以广泛应用于分布式个性化推荐技术领域。

本发明授权一种基于激励机制的分布式SLB服务推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于激励机制的分布式SLB服务推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取客户端数据并构建分布式随机线性老虎机模型，通过岭回归估计算法进行求解，确定客户端的上传数据量； 确定激励成本并根据所述客户端的上传数据量构建协作比例关系式，确定客户端参与者集合； 确定边际成本，服务器根据所述边际成本为所述客户端参与者集合中的客户端发放激励，获取客户端的上传数据，得到分布式随机线性老虎机服务推荐结果； 其中，所述获取客户端数据并构建分布式随机线性老虎机模型，通过岭回归估计算法进行求解，确定客户端的上传数据量，包括： 获取客户端数据，并确定所述客户端数据的历史动作信息与所述客户端数据的历史奖励信息； 根据所述客户端数据的历史动作信息构建协方差矩阵并根据所述客户端数据的历史动作信息与历史奖励信息构建奖励向量； 根据所述协方差矩阵与所述奖励向量构建分布式随机线性老虎机模型，并通过岭回归估计算法进行估计，得到分布式随机线性老虎机模型估计结果； 基于乐观策略，选取所述分布式随机线性老虎机模型估计结果的奖励置信上界最高的动作，并获取对应的奖励，作为客户端的上传数据，记录得到所述客户端的上传数据量； 所述确定激励成本并根据所述客户端的上传数据量构建协作比例关系式，确定客户端参与者集合，包括： 根据所述客户端的上传数据量构建协作比例关系式； 确定所述客户端的激励成本并进行升序排序，得到排序后的客户端激励成本； 设置阈值比率，将所述排序后的客户端激励成本依次将满足所述协作比例关系式对应的客户端划分为所述客户端参与者集合； 通信触发条件的表达式具体如下所示： ； 上式中，表示从上一次通信到当前轮次通信经过的时间，表示判别阈值，表示包含上传数据的协方差矩阵，表示第一类数据的协方差矩阵。

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