电子信息技术

本发明公开基于联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法，将每个用户使用局部敏感哈希函数生成各自的哈希表，通过比较各方哈希表之间的相似样本数据数量，每个用户找到自己相似的用户。每个用户都可以主动发起训练，只寻找与它相似的用户进行联合训练一棵随机决策树，这棵随机决策树是参与训练的用户共同拥有的。在随机决策树的节点划分的过程中使用差分隐私机制保护用户的隐私，各方对计算的信息增益进行扰动，在一方聚合各方扰动后的信息增益，得到候选候选属性集中的最优划分。对于生成的随机决策树，用户通过增量选择得到自己的最终随机森林模型，每个用户的随机森林模型各不相同，个性化的模型更适合用户在自己的数据上做预测。

技术亮点

本发明所要解决的是现有可穿戴设备在实现人工智能的过程中容易导致个人敏感信息遭到泄露的问题，提供基于联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法。

联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法是一种基于机器学习的方法，旨在通过分析可穿戴设备收集的用户数据来预测用户的活动状态。这种方法有望在以下几个方面具有应用前景：

健康管理：通过预测用户的活动状态，联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法可以帮助用户更好地管理自己的健康。例如，可以通过预测用户的步数和运动强度来提醒用户适当增加运动量，或者通过预测用户的睡眠质量来帮助用户改善睡眠习惯。

健身指导：联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法可以为用户提供个性化的健身指导。例如，可以根据用户的个人数据和运动历史来制定个性化的运动计划，或者通过分析用户的生理数据来指导用户进行更有效的运动。

医疗诊断：联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法可以为医疗诊断提供帮助。例如，可以通过监测用户的生理数据来预测用户是否患有某些疾病，或者通过分析用户的运动数据来诊断用户的运动障碍。

社区服务：联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法可以为社区服务提供支持。例如，可以通过分析用户的运动数据来为社区提供健身指导和建议，或者通过监测用户的生理数据来为社区提供医疗服务和支持。

总的来说，联邦个性化随机森林的可穿戴设备活动预测方法具有广泛的应用前景，可以帮助人们更好地管理自己的健康和生活。

1、在联邦随机森林中应用局部敏感哈希函数，计算用户之间的相似样本数据，用户可以找到与其相似的用户。每个用户只选择相似用户进行联合建模，解决随机森林在用户量更大，需要个性化模型的联邦场景下的限制。

2、在节点划分过程中，为了找到候选划分属性集中的最优属性划分，参与训练的用户利用拉普拉斯机制对候选属性集中属性划分的信息增益进行噪声扰动。在决定节点划分时，保护了用户数据的隐私。

3、在联邦学习中利用集成学习增量选择思想，每个用户对本地模型中的随机决策树进行筛选，提升模型精度同时简化模型复杂度，减小存储和预测开销。