基于信誉反向拍卖的联邦学习激励方法、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN116720593A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310604521.7

    申请日:2023-05-24

    IPC分类号: G06N20/20

    摘要: 本发明公开了基于信誉反向拍卖的联邦学习激励方法、系统和存储介质,属于联邦学习技术领域。本发明的基于信誉机制和反向拍卖的联邦学习激励方法,通过构建信誉评估模型、反向拍卖学习模型、联邦学习服务器,对若干客户端的信誉数据进行评估,进而筛选出一个或多个客户端作为候选客户端;然后对候选客户端的密封投标数据进行求解,筛选出一个或多个最佳客户端;并根据交互信息,对最佳客户端进行信誉评估,得到信誉激励值;再对最佳客户端的信誉数据进行更新,从而完成基于信誉机制和反向拍卖的联邦学习激励,能够有效保证整个激励机制的真实性和可靠性,同时能够激励更多具有高质量数据和高信誉值的客户端参与联邦学习。

    一种云服务交易的可信协商方法及装置

    公开(公告)号:CN111866062B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202010491662.9

    申请日:2020-06-02

    IPC分类号: H04L29/08 G06Q40/04

    摘要: 本发明实施例提供一种云服务交易的可信协商方法及装置,该方法包括:根据用户云服务交易申请信息和用户综合信用度信息确定资格用户列表;根据资格用户列表进行云资源模拟分配优化,得到优化后的目标用户列表;与目标用户列表中的所有用户进行价格协商,直至满足预设条件,得到用户云服务交易成交价格。通过权衡用户的综合信用度信息对云平台提供服务的用户进行合理筛选,选取可信度更高的用户,提高判断与辨别服务消费者可信性的能力,保证交易可信度,同时通过云资源模拟分配对经过可信度筛选的用户进行再次筛选,保持云资源的最优分配,最后与用户进行动态让步协商,达成云资源的交易。

    一种云服务交易的可信协商方法及装置

    公开(公告)号:CN111866062A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010491662.9

    申请日:2020-06-02

    IPC分类号: H04L29/08 G06Q40/04

    摘要: 本发明实施例提供一种云服务交易的可信协商方法及装置,该方法包括:根据用户云服务交易申请信息和用户综合信用度信息确定资格用户列表;根据资格用户列表进行云资源模拟分配优化,得到优化后的目标用户列表;与目标用户列表中的所有用户进行价格协商,直至满足预设条件,得到用户云服务交易成交价格。通过权衡用户的综合信用度信息对云平台提供服务的用户进行合理筛选,选取可信度更高的用户,提高判断与辨别服务消费者可信性的能力,保证交易可信度,同时通过云资源模拟分配对经过可信度筛选的用户进行再次筛选,保持云资源的最优分配,最后与用户进行动态让步协商,达成云资源的交易。