融合多源时空数据和联邦图学习的城市多维画像预测方法

本发明涉及城市画像预测技术领域，具体是涉及融合多源时空数据和联邦图学习的城市多维画像预测方法。本发明在各个数据持有方上利用其本地样本城市数据训练图神经网络，也就是本发明将被训练的图神经网络共享至各个数据持有方，每个数据持有方将训练所得的本地参数再共享至中心服务器，由中心服务器融合各个本地参数，得到最终的图联邦学习模型。由于本发明是共享被训练的图神经网络而不是本地样本城市数据，因此可以防止数据泄密。而采用各个数据持有方上的本地样本城市数据，能够扩大数据维度，从而提高了模型训练精度，进而提高了模型预测精度。