慢雾科技创新突破,申请专利打造加权联邦学习区块链地址风险评测系统，有效应对数据不均衡挑战
慢雾科技申请的基于加权联邦学习的区块链地址风险综合评测系统专利，旨在解决区块链领域数据不均衡的问题。以下是对该专利的一些分析：
1. "背景"：在区块链领域，数据不均衡问题较为普遍。例如，某些区块链地址的交易数量远多于其他地址，导致风险评测系统难以全面、准确地评估每个地址的风险程度。
2. "加权联邦学习"：该专利提出的解决方案是采用加权联邦学习技术。联邦学习是一种分布式机器学习技术，它允许多个参与者共同训练一个模型，而不需要共享原始数据。在区块链地址风险评测系统中，参与者可以是不同的区块链节点或地址。
3. "加权策略"：专利中可能提出了一种加权策略，用于解决数据不均衡问题。例如，可以按照地址的交易量、交易频率等因素对参与者的数据进行加权，使模型在训练过程中更加关注那些具有代表性的数据。
4. "区块链地址风险综合评测"：该系统旨在对区块链地址的风险进行全面评估。这可能包括交易量、交易频率、交易金额、交易对手、交易网络等多方面因素。
5. "专利优势"：该专利的优势在于：
a. 解决了区块链领域数据不均衡问题，提高了风险评测的准确性。
b. 采用联邦学习技术，保护了参与者的隐私和数据安全。
c. 综合考虑了多个因素，使风险评测更加全面。
6. "应用前景"：该专利有望在区块链
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专利摘要显示，本发明公开了基于加权联邦学习的区块链地址风险综合评测系统，本发明涉及区块链地址的风险综合评测领域，包括中央服务器，所述中央服务器包括全局模型，中央服务器电连接有协调器，协调器电连接有参与方，参与方包括本地模型，中央服务器电连接有训练单元。本发明所述的基于加权联邦学习的区块链地址风险综合评测系统，使用了改进的加权联邦学习方法，在保护用户隐私和多方模型构建的基础上，解决了数据不均衡的问题，通过不同参与方的模型进行协调汇聚，更新主模型，并通过主模型进行最终计算，本发明提出的风险综合评测系统能够有效利用多方数据，同时保护了用户隐私，可以更好地帮助用户避免交易当中存在的风险。
天眼查资料显示，厦门慢雾科技有限公司，成立于2018年，位于厦门市，是一家以从事科技推广和应用服务业为主的企业。企业注册资本1000万人民币。通过天眼查大数据分析，厦门慢雾科技有限公司共对外投资了2家企业，参与招投标项目4次，财产线索方面有商标信息199条，专利信息28条，此外企业还拥有行政许可9个。
本文源自金融界