基于联邦情感知识图谱的“跨域情感知识迁移”隐私保护机制？ 热门官方

回答：跨域情感知识迁移（如从“医疗域”迁移“疼痛→焦虑”知识到“工业域”的“工伤→焦虑”）需保护各域数据隐私。机制设计：① 本地知识抽取：各域（医疗、工业）在本地从非结构化数据（如病历、事故报告）中抽取“事件-情感”三元组（如“工伤→焦虑”），不进行原始数据共享；② 联邦知识对齐：中央服务器通过联邦对比学习对齐不同域的语义相似实体（如医疗“疼痛”与工业“工伤伤痛”的语义向量距离<0.2），生成跨域统一知识图谱；③ 差分隐私查询：用户查询跨域知识时，对返回结果添加噪声（如ε=1的拉普拉斯噪声），确保无法通过查询结果反推单域数据。某医疗-工业安全联盟应用后，跨域情感知识查询准确率达85%，隐私泄露风险降低98%。