[发明专利]生成预测信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本公开的实施例公开了生成预测信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：基于目标用户的第一用户特征信息，生成目标用户的匿名用户信息；将匿名用户信息发送至第二处理端，以使第二处理端基于匿名用户信息和第二用户特征信息，生成预测信息。该实施方式在保证了数据隐私性的同时实现了数据的交互和共享，进而提高了预测信息的准确性。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及生成预测信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

出于数据安全性和个人信息保护等考虑，数据隔离和孤岛效应日益严重。不同的主体或应用之间不能交换或共享数据，而根据孤立的主体自身的数据构建的模型效果较差。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了生成预测信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种生成预测信息的方法，应用于第一处理端，包括：基于目标用户的第一用户特征信息，生成目标用户的匿名用户信息；将匿名用户信息发送至第二处理端，以使第二处理端基于匿名用户信息和第二用户特征信息，生成预测信息。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种生成预测信息的方法，应用于第二处理端，包括：从第一处理端接收目标用户的匿名用户信息，其中，匿名用户信息是第一处理端基于目标用户的第一用户特征信息生成的；基于匿名用户信息和第二用户特征信息，生成预测信息。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种生成第一预测子模型和第二预测子模型的方法，包括：将第一样本集中的第一样本输入第一预测子网络，得到样本匿名用户信息，其中，第一样本集中的第一样本包括第一用户特征信息；将样本匿名用户信息和第二样本集中与第一样本对应的第二样本中的第二用户特征信息输入第二预测子网络，得到实际预测信息，其中，第二样本集中的第二样本包括第二用户特征信息和样本预测信息；基于实际预测信息和第二样本集中的与第一样本对应的第二样本中的样本预测信息，得到损失值；基于损失值对第二预测子网络进行优化，以及得到中间梯度值；基于中间梯度值对第一预测子网络进行优化；响应于满足训练结束条件，将优化后的第一预测子网络确定为第一预测子模型，以及将优化后的第二预测子网络确定为第二预测子模型。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种生成预测信息的系统，包括：第一处理端，被配置成基于目标用户的第一用户特征信息，生成目标用户的匿名用户信息，以及向第二处理端发送匿名用户信息；第二处理端，被配置成基于匿名用户信息和第二用户特征信息，生成预测信息。

第五方面，本公开的一些实施例提供了一种生成预测信息的装置，包括：第一生成单元，被配置成基于目标用户的第一用户特征信息，生成目标用户的匿名用户信息；发送单元，将匿名用户信息发送至第二处理端，以使第二处理端基于匿名用户信息和第二用户特征信息，生成预测信息。

第六方面，本公开的一些实施例提供了一种生成预测信息的装置，包括：接收单元，被配置成从第一处理端接收目标用户的匿名用户信息，其中，匿名用户信息是第一处理端基于目标用户的第一用户特征信息生成的；第二生成单元，被配置成基于匿名用户信息和目标用户的第二用户特征信息，生成预测信息。

第七方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述任一的方法。

第八方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述任一的方法。