(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211242152.3 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 广州天维信息技 术股份有限公司 地址 510663 广东省广州市天河区华观路 1934号501房 (72)发明人 丁家奎　苏家怡　魏烈龙　 (74)专利代理 机构 北京清控智云知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11919 专利代理师 林淡如 (51)Int.Cl. G06F 17/16(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于联邦学习的客户满意度分析系统 (57)摘要 本发明提供一种基于联邦学习的客户满意 度分析系统， 包括第一寄存器、 以第一计算处理 器为核心的参数变化分析模块、 以第二计算处理 器为核心的参数变化对比模块和以第三计算处 理器为核心的满意度评估模块， 所述第一寄存器 保存各客户终端上传的本地参数， 所述参数变化 分析模块对所述本地参数的变化情况进行分析 得到变化指数， 所述参数变化对比模块对所有用 户的变化指数进行比较得到标准值， 所述满意度 评估模块基于标准值和客户的变化指数算出每 个客户对 联邦学习系统的满意度值； 系统通过本 地模型在训练过程中的参数变化分析得到本地 模型在联邦学习中的效果来调整训练的数据或 本地模型的结构， 从而获得更好的本地模型以提 高客户满意度。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115391734 A 2022.11.25 CN 115391734 A 1.一种基于联邦学习的客户满意度分析系统， 其特征在于， 包括第 一寄存器、 参数变化 分析模块、 参数变化对比模块和满意度评估模块， 所述第一寄存器用于接 收并保存各个客 户终端上传的本地参数， 所述参数变化分析模块用于对每个客户终端 上传的本地参数的变 化情况进 行分析得到变化指数， 所述参数变化对比模块用于对所有用户的变化指数进 行比 较得到标准值， 所述满意度评估模块基于标准值和客户的变化指数计算出每个客户对联邦 学习系统的满意度值； 所述参数变化分析模块包括第一计算处 理器和第二寄存器， 所述第一计算处理器根据客户终端上传的本地参数处理得到变化基数a， 具体包括： 根 据采用本地参 数的变化， 将得到的多个变 化基数a记为 数组{ak}， ak表示第k个变 化基数a， 并 基于数组{ak}计算出第一变化指数P1和第二变化指数P2： 其中， c为得到的变化基数的数量； 所述第二寄存器用于保存变化基数、 第一变化指数和第二变化指数； 所述参数变化对比模块包括第二计算处 理器和第三寄存器； 所述第二计算处理器将所有 客户的第一变化指数P1进行对比处理得到第一标准值P10， 并将所有客户的第二变化指数P2进行对比处理得到第二标准值P20， 所述第三寄存器用于 保存第一标准 值和第二标准 值； 所述满意度评估 模块包括第三计算处 理器和第四寄存器； 所述第三计算处 理器根据下式计算出模型评估值 Q： 所述模型评估值以1为分界点， 模型评估值小于1时联邦学习系统对本地模型的完善效 果为负效果， 模型评估值大于1时联邦学习系统对本地模型的完善效果为正效果， 且模型评 估值越大完 善效果越好； 所述满意度评估 模块的第三计算处 理器根据下式计算出满意度值 Qm： Qm＝Q·Δ； 其中， Δ为用户的本地模型输出 结果与实际情况之间的偏差值； 所述第四寄存器用于保存 满意度值和模型评估值； 所述系统还包括输入输出模块， 所述输入输出模块为带有屏幕的 电子设备， 通过所述 输入输出模块能够选择需要上传的本地 参数并显示 最终的满意度值。 2.如权利要求1所述的一种基于联邦学习的客户满意度分析系统， 其特征在于， 所述第 一计算处 理器根据本地 参数生成一个输入矩阵X： X＝(aij)m×n； 其中， n为每组本地参数的参数数量， m为本地参数的组数， aij表示第i组第j个具体参数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115391734 A 2值； 所述第一计算处 理器将所述输入矩阵X根据下式进行处 理： Y＝(bij)n×1＝XT×K； 其中， K为m行1列的矩阵， 矩阵K中的元素值为 ‑1、 1和0， 且 ‑1和1的元素个数相同， bij为 矩阵Y中第i行第j列的元 素； 所述第一计算处 理器根据下式以及矩阵Y中的元 素计算出输入矩阵X的变化基数a： 3.如权利要求2所述的一种基于联邦学习的客户满意度分析系统， 其特征在于， 所述参 数变化对比模块的第二计算处理器获取所有客户的第一变化指数和第二变化指数， 挑选出 P2小于0的客户作为目标客户， 求出所有目标客户的第一变化指数P1的平均值作为第一标 准值P10， 求出所有目标客户的第二变化指数P2的平均值作为第二标准 值P20。 4.如权利要求3所述的一种基于联邦学习的客户满意度分析系统， 其特征在于， 所述参 数变化分析模块的第一计算处理器将客户终端上传的所有本地参数用于生成第一个输入 矩阵X并计算出变化基数， 然后保留输入矩阵X中最新的一半本地参数数据作为新的输入矩 阵X并计算出其变化基数， 不断重复该过程直至所述输入矩阵X中本地参数数据的组数少于 有效组数。 5.如权利要求4所述的一种基于联邦学习的客户满意度分析系统， 其特征在于， 所述参 数变化分析模块还包括至少一个向量生成器， 每个向量生成器获取一个客户的本地参数数 据， 每一组本地 参数转换成一个向量， 再将向量构成输入矩阵X。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115391734 A 3