[发明专利]基于联邦学习的个性化推荐方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种基于联邦学习的个性化推荐方法、装置、设备和介质，所述基于联邦学习的个性化推荐方法包括：接收上传数据，并从预设召回集存储数据库中提取所述上传数据对应的目标召回集，获取所述上传数据和所述目标召回集共同对应的待预测数据，并将所述待预测数据输入基于所述联邦学习获取的个性化推荐模型，获得模型输出结果，对所述模型输出结果进行筛选，获得个性化推荐结果。本申请解决了现有技术中个性化推荐效果差的技术问题。

技术领域

本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的个性化推荐方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如对金融业对应待办事项的分发也有更高的要求。

随着计算机软件和人工智能的不断发展，个性化推荐技术也应用的越来越广泛，目前，个性化推荐提供商通常是通过己方获取的用户属性数据、用户行为数据、用户行为上下文数据等数据，预测用户的个性化的行为或者物品，例如，预测用户喜爱的手机和预测用户的网页点击率等，但是，在该方法中用户数据的特征丰富度往往对预测结果有着很大影响，而随着数据隐私保护立法的趋严，导致用户数据无法在不同数据所有方进行明文共享，所以单个个性化推荐提供商的用户数据的特征丰富度往往较低，进而导致对用户的个性化的行为或者物品的预测精度也较低，进而导致个性化推荐效果差，所以，现有技术中存在个性化推荐效果差的技术问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于联邦学习的个性化推荐方法、装置、设备和介质，旨在解决现有技术中个性化推荐效果差的技术问题。

为实现上述目的，本申请实施例提供一种基于联邦学习的个性化推荐方法，所述基于联邦学习的个性化推荐方法应用于基于联邦学习的个性化推荐设备，所述基于联邦学习的个性化推荐方法包括：

接收上传数据，并从预设召回集存储数据库中提取所述上传数据对应的目标召回集；

获取所述上传数据和所述目标召回集共同对应的待预测数据，并将所述待预测数据输入基于所述联邦学习获取的个性化推荐模型，获得模型输出结果；

对所述模型输出结果进行筛选，获得个性化推荐结果。

可选地，所述目标召回集包括待推荐物品列表，所述上传数据包括用户数据、物品数据和行为数据，

所述获取所述上传数据和所述目标召回集共同对应的待预测数据，并将所述待预测数据输入基于所述联邦学习获取的个性化推荐模型，获得模型输出结果的步骤包括：

基于所述待推荐物品列表，对所述物品数据进行筛选，获得待推荐物品数据，并将所述用户数据、所述待推荐物品数据和所述行为数据设置为所述待预测数据；

将所述待预测数据输入所述个性化推荐模型，以对所述待推荐物品列表中的待推荐物品进行评分和排序，获得模型输出结果。

可选地，所述将所述待预测数据输入所述个性化推荐模型，以对所述待推荐物品列表中的待推荐物品进行评分和排序，获得模型输出结果的步骤包括：

将所述待预测数据输入所述个性化推荐模型，以基于所述用户数据和所述行为数据对所述待推荐物品进行评分，获得评分结果；

基于所述评分结果，对所述待推荐物品进行排序，获得模型输出结果。

可选地，所述基于联邦学习的个性化推荐方法应用于进行所述联邦学习的第一设备，

所述获取所述上传数据和所述目标召回集共同对应的待预测数据，并将所述待预测数据输入基于所述联邦学习获取的个性化推荐模型，获得模型输出结果的步骤之前包括：