[发明专利]信息投放方法和装置、信息投放决策模型获取方法和装置

权利要求书

1.一种信息投放方法，其特征在于，包括：

信息投放的发起方联合信息投放的合作方，根据发起方侧的目标用户的至少一个第一特征和合作方侧的目标用户的至少一个第二特征，利用信息投放决策模型判决是否向目标用户投放信息，其中，信息投放决策模型是发起方和合作方通过纵向联邦学习方法训练得到的；

根据信息投放决策模型的判决结果，确定是否向目标用户投放信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定是否向目标用户投放信息包括：

如果信息投放决策模型判决向目标用户投放信息，确定向目标用户投放信息；

如果信息投放决策模型判决不向目标用户投放信息，获取目标用户的关联用户的信息投放的判决结果，如果判决结果是向关联用户投放信息，确定向目标用户投放信息，如果判决结果是不向关联用户投放信息，确定不向目标用户投放信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取目标用户的关联用户的信息投放的判决结果包括：

信息投放的发起方联合信息投放的合作方，根据发起方侧的关联用户的至少一个第一特征和合作方侧的关联用户的至少一个第二特征，利用信息投放决策模型判决是否向关联用户投放信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，目标用户的关联用户根据用户关联网络确定；

其中，用户关联网络的确定方法包括：

发起方获取各个用户的行为数据；

根据各个用户的行为数据，将具有相同关联要素的不同用户确定为具有关联关系的用户，具有关联关系的所有用户构成用户关联网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

如果具有相同关联要素的不同用户的数量低于预设值，将具有相同关联要素的不同用户确定为具有关联关系的用户。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，关联要素包括：下单地址、下单电话、下单银行卡号、浏览设备标识中的至少一项。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述信息包括广告；

所述发起方包括广告主；

所述合作方包括广告投放平台。

8.一种信息投放决策模型获取方法，其特征在于，包括：

信息投放的发起方提供第一训练数据集合，第一训练数据集合中的每条第一训练数据包括：用户标识、至少一个第一特征、是否投放信息的标签；

信息投放的合作方提供第二训练数据集合，第二训练数据集合中的每条第二训练数据包括：用户标识、至少一个第二特征，其中，第一训练数据集合中的用户标识与第二训练数据集合中的用户标识相同；

利用第一训练数据集合和第二训练数据集合通过纵向联邦学习方法对发起方和合作方各自的机器学习模型进行联合训练，将联合训练后的发起方的机器学习模型和合作方的机器学习模型确定为信息投放决策模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，联合训练包括：

发起方和合作方分别接收第三方发送的公钥，用来加密需要传输的数据；

发起方基于第一训练数据集合计算第一特征中间结果，利用公钥加密后，发送给合作方；

合作方基于第二训练数据集合计算第二特征中间结果，利用公钥加密后，发送给发起方；

发起方基于加密后的第一特征中间结果和第二特征中间结果计算加密后的第一梯度，并结合标签计算加密后的损失，均发送给第三方；

合作方基于加密后的第一特征中间结果和第二特征中间结果计算加密后的第二梯度，发送给第三方；

发起方接收第三方解密后的第一梯度、第二梯度和损失，并更新本地的机器学习模型；

合作方接收第三方解密后的第一梯度、第二梯度和损失，并更新本地的机器学习模型。