一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识图谱构建方法

本发明涉及计算机情感分析技术领域，特别涉及一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识图谱构建方法。包括：下载模型到本地客户端；获取本地客户端用户情感实体敏感度分级；在本地客户端输入信息中注入噪声；训练下载本地客户端的情感知识分类模型；更新服务器情感知识分类模型。本发明通过融合语义关联性、社会影响权重和数据稀疏性等多维度特征，实现了对不同情感数据的精细化敏感度分级。该方法有效解决了传统统一噪声注入机制无法适应情感数据敏感度差异的问题，使用者无需依赖复杂的隐私风险评估经验，即可根据系统自动生成的敏感度分级结果，为不同类型情感数据配置最优的隐私保护策略。