基于联邦学习的金融多源数据融合处理方法及系统

本发明提供一种基于联邦学习的金融多源数据融合处理方法及系统，属于金融数据处理技术领域。该方法包括：获取多源异构金融数据并进行结构化拆解，为每个数据对象生成包含隐私约束参数、风险权重参数及因果关联参数的多维分类标记向量，预建多类型关联以生成结构化关联数据集；构建多网融合的金融异构图，将领域合规约束转化为图内部的硬约束规则；在图上执行时空序贯动态分析，通过三层预警体系生成突变预警信号；根据分析结果执行自适应拓扑重构操作并配合保护策略；采集多维反馈信号进行归因定位与差异化调整，形成持续进化的闭环系统。本发明实现了隐私保护强度、模型精度、风险预警提前量与系统稳定性的同步提升。