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本公开提供了一种节点选择方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及联邦学习技术领域。该方法应用于联邦学习网络的中心节点,联邦学习网络还包括多个边缘节点,包括:获取第一节点选择模型,第一节点选择模型基于优先级经验重放的采样方式选取用于调整模型参数的历史样本;获取多个边缘节点的状态对应的第一状态数据;根据第一状态选择模型和第一状态数据,从多个边缘节点中确定参与联邦学习的第一边缘节点。基于优先级经验重放的采样方式选取训练第一节点选择模型的历史样本,可以使得第一节点选择模型在训练中较快收敛,提高了第一节点选择模型的训练效率,使得训练出的节点选择模型可以选取出高质量的边缘节点。