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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、介质和产品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：CN115374952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211032875.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、介质和产品是由赵少东;邱海枫;张胜设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取联邦学习模型的第一模型准确率，获取联邦学习模型的第二模型准确率，根据联邦学习模型的标准模型准确率、第一模型准确率及所述第二模型准确率结合第一参与方所提供的原始样本数据的数据质量指数、第二参与方所提供的原始样本数据的数据质量指数，计算第一参与方对所述联邦学习模型的模型贡献度。原始样本数据的数据质量指数可以有效调整根据联邦学习模型所得各参与方的模型贡献度，使其更好的反映真实应用场景中的总体情况，让计算结果更趋于真实数据，从而达到联邦学习模型的收益在各个参与方之间合理分配的目的。

本发明授权模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种模型贡献度评估方法，其特征在于，所述模型包括联邦学习模型，所述联邦学习模型包括第一参与方及第二参与方，所述方法应用于所述联邦学习模型中的第一参与方，所述方法包括： 获取所述联邦学习模型的第一模型准确率；所述第一模型准确率为与所述第一参与方对应的模型准确率； 获取所述联邦学习模型的第二模型准确率；所述第二模型准确率为与所述第二参与方对应的模型准确率； 针对第一原始样本数据中各第一原始特征，计算所述第一原始特征对应的乘积为第一原始特征对应的第一模型准确率与标准模型准确率的差值与所述第一原始特征的数据质量指数的乘积； 计算所述第一原始样本数据中所有第一原始特征对应的第一模型准确率和标准模型准确率之差与相应第一原始特征对应的数据质量指数的第一加权和；计算第二原始样本数据中所有第二原始特征对应的第二模型准确率和标准模型准确率之差与相应第二原始特征对应的数据质量指数的第二加权和； 对所述第一加权和、所述第二加权和进行求和，生成目标加权和，计算各所述第一原始特征对应的乘积之和与所述目标加权和之商，生成各所述第一原始特征的模型贡献度； 对所述第一原始样本数据中各第一原始特征的模型贡献度进行求和，得到所述第一原始样本数据对所述联邦学习模型的模型贡献度； 将所述第一原始样本数据对所述联邦学习模型的模型贡献度作为所述第一参与方对所述联邦学习模型的模型贡献度。

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