基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法及系统

本发明涉及图数据处理技术，揭露了基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法，包括：客户端获取社交网络图，并组成原始图数据集生成本地标签对应的图极限估计，将图极限估计进行差分隐私；服务器端计算每个图极限估计的成对切割距离，并生成图极限估计的多个最近邻，计算每个最近邻的自适应阈值，根据自适应阈值执行插值混合并对图极限估计进行更新；客户端接收更新的图极限估计生成待优化图数据集，按照原始图数据集数量比例对待优化图数据集进行图采样得到图增强数据。本发明还提出基于隐私保护的图极限估计的联邦图数据增强方法的系统，可以解决现有的图数据增强无法准确反映原始图数据的拓扑结构特性的问题，并提高隐私保护的安全性。