基于区块链的异步纵向联邦学习公平激励机制方法

摘要

本发明公开了一种基于区块链的异步纵向联邦学习公平激励机制方法，包括：具有广告推荐需求的参与方注册申请，参与方依据纵向联邦学习任务部署用于提取样本数据的嵌入表示信息的本地模型；参与方利用本地数据训练本地模型，并上传嵌入表示信息至区块链；主参与方依据时间戳从区块链收集满足预设数量的完整嵌入表示信息后进行嵌入表示信息聚合，并利用聚合的嵌入表示更新用于广告推荐的顶部模型；验证委员会对新区块的合法性进行验证，并广播通过验证的新区块，同步更新区块链中的账本信息，参与方从账本信息中下载新顶部模型进行下一轮本地训练；验证委员会对参与方的数据质量贡献度进行评分，并根据贡献度得分为参与方分配激励值。