Abstract
本发明公开了异构环境的网络流量分类方法、装置、终端及存储介质，通过将目标网络环境的全局流量分类模分发至各客户端；获取各客户端的采样值，其中，每一客户端的采样值基于该客户端的模型偏度确定；根据各客户端的采样值确定目标客户端；根据各目标客户端对全局流量分类模型进行更新，得到目标全局流量分类模型。本发明通过模型偏度选取目标客户端，再通过各目标客户端的局部流量分类模型更新全局流量分类模型，可以解决现有的基于联邦学习的移动网络流量分类在异构环境下，无法消除模型聚合中数据分布差异大的客户端参与平均的影响，导致流量分类精度下降的问题
| Original language | Chinese (Simplified) |
|---|---|
| Patent number | ZL202210663072.9 |
| Filing date | 13/06/22 |
| Publication status | Published - 2024 |