一种基于联邦学习的知识推理方法

本发明涉及一种基于联邦学习的知识推理方法，属于人工智能领域。该方法包括：S1：构建服务器和客户端，初始化实体表、存在矩阵和置换矩阵；S2：初始化客户端的学生模型及教师模型；S3：客户端进行本地训练，更新教师模型；S4：客户端进行本地训练，更新学生模型；S5：服务器选择部分客户端上传学生模型的实体嵌入矩阵，计算客户端之间的语义相似度并对实体嵌入矩阵进行聚合；S6：客户端基于可学习的权重矩阵及本地实体嵌入矩阵更新学生模型的实体嵌入矩阵。