一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法及系统

1.一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，其特征在于，所述获取司法大数据，包括获取案件信息、裁判文书、法律条文、庭审记录、法律解释和判例数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，其特征在于，所述对获取的司法大数据进行预处理，对获取的司法大数据进行数据格式化与标准化，将所有数据转换为统一的格式，确保不同来源的数据具有一致的结构，以及对文本数据进行分词处理，并进行词频统计，生成标准化的文本表示。

4.根据权利要求3所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，其特征在于，所述基于司法大数据进行构建图结构，包括从司法大数据中提取各类实体之间的关系，构建初步的图结构g=(v,e)，其中，每个实体表示为图中的一个节点v，实体之间的关联为图中的边e；根据构建的图结构，生成图的邻接矩阵a，其中aij表示节点i和节点j之间的连接关系，如果存在边，则aij=1，否则aij=0。

5.根据权利要求4所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，其特征在于，所述基于图结构构建量子图神经网络模型，包括利用消息传递机制构建图神经网络，其中，采用图神经正切核模型，将图神经网络表示为提取非线性特征的线性化模型，图神经正切核矩阵及其协方差矩阵都被初始化为节点特征内积：

6.根据权利要求5所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，其特征在于，所述基于图结构构建量子图神经网络模型，还包括用量子随机访问存储器和量子内积估计算法，将图神经正切核的初始化矩阵和协方差矩阵编码进量子叠加态，得到量子图神经网络模型。

7.根据权利要求6所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，其特征在于，所述对量子图神经网络进行联邦化处理，包括基于核逻辑回归与量子计算相结合，利用量子核矩阵表示不同客户端司法大数据集编码到量子电路中的量子态之间的相似度，在联邦学习的每次迭代中，计算相对于损失函数 l的局部梯度▽li，通过聚合梯度以更新全局模型参数θ：

8.一种基于量子图联邦学习的数据异常检测系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如权利要求1所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法。

10.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法。