【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于营区信息分析，具体涉及一种基于个性化联邦学习的营区信息分析方法。
技术介绍
1、随着社交媒体的普及和互联网的发展，信息分析在军事管理和决策过程中变得越来越重要。特别是在营区管理中，了解和分析营区内外的信息信息对于军队的决策制定、舆论引导和信息应对都具有重要意义。然而，传统的信息分析方法在处理营区信息数据时面临一些挑战。
2、首先，在营区信息分析中，个人和组织的信息数据包含敏感信息，涉及个人隐私和商业机密。传统集中式数据分析方法需要将数据集中到一个中心服务器进行分析，存在数据泄露和滥用的风险。个性化联邦学习通过在本地设备上进行模型训练和更新，避免了中心化数据集中存储和传输，能够更好地保护用户数据的隐私。
3、其次，营区信息分析通常需要面对广泛的信息数据，而单个营区的数据量有限。个性化联邦学习可以将不同营区的模型进行集成和融合，实现跨营区的知识共享。通过跨营区的模型合并，可以充分利用各个营区的数据资源和信息分析经验，提高整体模型的性能和预测能力。
4、同时，不同营区可能具有不同的特点、文化背景和信息关注点。传统方法往往采用通用模型，在各个营区之间缺乏个性化适应性。个性化联邦学习可以根据每个营区的需求和特点进行个性化模型调整，提供定制化的信息分析服务，满足不同营区的个性化需求。
5、基于此，本专利技术提出了一个创新的个性化联邦学习框架，使得模型能够在保护数据隐私的同时，充分利用跨多个营区的分布式数据进行训练和决策支持。具体而言，在联邦学习框架中引入了个性化机制，根据每个营区
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、本专利技术要解决的技术问题是：如何提供一种基于个性化联邦学习的营区信息分析方法。
3、(二)技术方案
4、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，所述方法包括如下步骤：
5、个性化联邦学习部分和营区信息分析部分。
6、所述个性化联邦学习部分分为四个步骤：
7、步骤a1：本地训练；各个营区根据自身需求依据营区本地数据集接收云服务器下发的模型参数进行情感分析模型训练，考虑m个不同营区的本地训练数据，每个营区本地训练数据来自k个不同的数据分布，训练好的模型参数分别上传到云服务器；
8、步骤a2：集群二分；当满足二分开始依据时，进行集群二分；存在将m个营区模型进行的二分c_1∪c_2＝{1,...,m}，使得来自不同集群中任意两个营区的模型更新方向之间的最大余弦相似度小于来自同一个集群的任意两个设备群的模型更新方向之间的最小余弦相似度，具体算法如表1所示；
9、步骤a3：模型下发；云服务将新集群的模型参数进行加权求和，并根据营区对应集群将相应的模型参数进行下发；
10、步骤a4：个性化模型生成；对所有参与训练的营区反复进行步骤1-3，直到每个集群都满足二分结束依据；
11、(1)二分开始依据；两个营区模型更新方向的余弦相似度小于等于0，这代表整个集群里至少存在两种数据分布，所以这时对整个集群进行二分，分成两个设备群数据分布更加相似的集群；并且当参与联邦学习的任意两个设备群的更新量模型之间的余弦相似度小于等于0时进行聚类可以保证整个算法的收敛性；
12、(2)二分结束依据；当同一个集群中的所有设备群的数据分布都相同时，就意味着划分应该结束了；对于数据分布相同的模型，当任意两个设营区的模型更新量的余弦相似度小于0时，说明模型接近收敛点w*；对于平滑损失函数来说，单一营区损失函数满足：
13、
14、因为所以：
15、
16、当损失函数趋向于平稳点w*时，由式可知模型梯度更新的长度是一个很小的值，假设这个值为ε，ε与具体进行训练的任务有关；当：
17、
18、时，说明集群中的智能设备群都属于同一数据分布；
19、表1基于余弦相似度的二分法
20、
21、
22、所述营区信息分析部分分为以下六个步骤：
23、步骤b1：数据收集：在信息分析中，首先需要收集相关的信息数据；这些数据可以来自社交媒体平台、新闻网站、论坛等渠道；数据收集可以通过爬虫技术或api接口进行，以获取与目标事件或话题相关的文章、帖子、评论和转发等信息；
24、步骤b2：数据预处理：在收集到原始信息数据后，需要对数据进行预处理，以清洗和规范数据；这包括去除特殊字符、标点符号和停用词，进行词语分割和词向量化等操作；使用分词工具(nltk、spacy)和词嵌入模型(word2vec、glove)来完成这些任务；
25、步骤b3：构建模型：选择长短期记忆网络(lstm)捕捉文本序列中的上下文信息，并学习文本中的情感表示；将文本数据使用词嵌入(word embedding)技术将每个词转换为向量表示转化为适合模型输入的特征表示；
26、步骤b4：情感分析：将预处理后的数据输入深度学习模型进行训练；在训练过程中，通过最小化损失函数(如交叉熵损失函数)来优化模型参数；使用反向传播算法和优化算法(如随机梯度下降)进行模型参数更新；
27、步骤b5：个性化联邦学习：使用个性化联邦学习进行模型训练；
28、步骤b6：模型应用：在实际应用中，可以使用训练好的营区个性化信息分析模型对新的文本数据进行情感分析；将文本输入模型，模型会输出对应的情感类别或情感得分。
29、(三)有益效果
30、针对现有技术问题，本专利技术提出一种基于迁移学习的营区信息分析方法，通过应用这些技术，可以提高营区信息分析的准确性和效果，为军事管理和决策提供有力的支持。
31、与现有技术相比较，本专利技术将个性化联邦学习与信息分析结合，解决营区数据不足、营区数据隐私问题，并且能够根据营区自身需求进行信息分析。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述个性化联邦学习部分分为四个步骤：
3.如权利要求2所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤A1中，本地训练；各个营区根据自身需求依据营区本地数据集接收云服务器下发的模型参数进行情感分析模型训练，考虑M个不同营区的本地训练数据，每个营区本地训练数据来自K个不同的数据分布，训练好的模型参数分别上传到云服务器。
4.如权利要求3所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤A2中，集群二分；当满足二分开始依据时，进行集群二分；存在将M个营区模型进行的二分c_1∪c_2＝{1,...,M}，使得来自不同集群中任意两个营区的模型更新方向之间的最大余弦相似度小于来自同一个集群的任意两个设备群的模型更新方向之间的最小余弦相似度。
5.如权利要求4所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤A3中，模型下发；云服务将新集群的模型参数
6.如权利要求5所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤A4中，个性化模型生成；对所有参与训练的营区反复进行步骤A1-A3，直到每个集群都满足二分结束依据；
7.如权利要求6所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述营区信息分析部分分为以下六个步骤：
8.如权利要求7所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤B1：数据收集：在信息分析中，首先需要收集相关的信息数据；这些数据来自社交媒体平台、新闻网站、论坛渠道；数据收集通过爬虫技术或API接口进行，以获取与目标事件或话题相关的文章、帖子、评论和转发信息；
9.如权利要求8所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤B3：构建模型：选择长短期记忆网络捕捉文本序列中的上下文信息，并学习文本中的情感表示；将文本数据使用词嵌入技术将每个词转换为向量表示转化为适合模型输入的特征表示；
10.如权利要求9所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤B5：个性化联邦学习：使用个性化联邦学习进行模型训练；
...【技术特征摘要】
1.一种基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述个性化联邦学习部分分为四个步骤：
3.如权利要求2所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤a1中，本地训练；各个营区根据自身需求依据营区本地数据集接收云服务器下发的模型参数进行情感分析模型训练，考虑m个不同营区的本地训练数据，每个营区本地训练数据来自k个不同的数据分布，训练好的模型参数分别上传到云服务器。
4.如权利要求3所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤a2中，集群二分；当满足二分开始依据时，进行集群二分；存在将m个营区模型进行的二分c_1∪c_2＝{1,...,m}，使得来自不同集群中任意两个营区的模型更新方向之间的最大余弦相似度小于来自同一个集群的任意两个设备群的模型更新方向之间的最小余弦相似度。
5.如权利要求4所述的基于个性化联邦学习的营区信息分析方法，其特征在于，所述步骤a3中，模型下发；云服务将新集群的模型参数进行加权求和，并根据营区对应集群将相应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王轩喆，宋志雄，朱海龙，张宇，张卫，尹严研，
申请(专利权)人：航天科工智能运筹与信息安全研究院武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：
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