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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于时序点过程的联邦事件序列预测方法和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：CN118760960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410752939.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于时序点过程的联邦事件序列预测方法和系统是由王海帅;龚厚鑫;高扬;沈倩倩;卜佳俊设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序点过程的联邦事件序列预测方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于时序点过程的联邦事件序列预测方法和系统，其方法包括：选定用户和交互场景客户端，收集并处理事件数据；客户端初始化本地局部模型，包括特征提取模型和事件序列模型；加密用户身份标识符，并进行成员对齐；提取已对齐的本地用户的事件特征，得到事件嵌入向量；保序加密事件发生时间，与事件嵌入形成二元组；根据时间‑事件嵌入二元组，还原用户事件嵌入数据的原始顺序；从原始的事件嵌入序列中提取、返回每个客户端训练所需的扩展向量；客户端训练事件序列模型，反向传播参数更新所需的梯度；更新局部特征提取模型，对全局事件序列模型进行梯度平均；从原始事件嵌入中返回当前时间对应的扩展向量，对下一发生的事件做出预测。

本发明授权一种基于时序点过程的联邦事件序列预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序点过程的联邦事件序列预测方法，包括如下步骤： S1：选定用户和交互场景，收集并处理事件数据； S2：客户端初始化本地局部模型，包括特征提取模型和事件序列模型； S3：加密用户身份标识符，并进行成员对齐； S4：提取已对齐的本地用户的事件特征，得到事件嵌入向量； S5：保序加密事件发生时间，与事件嵌入形成二元组； S6：获取分散在各客户端的事件时间-嵌入二元组数据，并根据加密后的事件时间戳，排序事件嵌入向量，还原该用户事件数据的原始顺序； S7：根据事件序列模型的设计，从原始的事件嵌入序列中提取、返回每个客户端训练所需的扩展向量； S8：客户端利用扩展向量和本地事件数据，继续训练事件序列模型，输出发生本地事件子序列的概率，并反向传播参数更新所需的梯度； S9：更新局部模型，其中特征提取模型通过优化器直接更新，事件序列模型还需经过梯度平均操作后更新； S10：重复S4-S9，直到联合模型收敛； S11：预测阶段，执行S4-S6，从原始事件嵌入中返回当前时间对应的扩展向量，并对下一发生的事件做出预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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