[发明专利]数据处理方法、装置、系统和可读存储介质

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置、系统和可读存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法应用于数据处理系统的服务器，所述服务器与多个客户端设备连接，所述方法包括：接收多个客户端设备发送的模型训练信息；确定与第一客户端设备关联的第二客户端设备；利用第二客户端设备的模型训练信息对第一客户端设备对应的服务端模型进行训练，得到目标网络模型；将目标网络模型的模型参数发送至第一客户端设备，并指示第一客户端设备利用目标网络模型的模型参数对第一客户端设备对应的客户端模型进行更新。本申请通过利用第二客户端设备的模型训练信息来更新第一客户端设备对应的服务端模型，在保护用户隐私的同时可以提高模型训练的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，更具体的，涉及一种数据处理方法、装置、系统和可读存储介质。

背景技术

随着人工智能的不断发展，以及用户对隐私要求的不断提高，数据孤岛问题逐渐进入人们的视野。数据在建模中占有极其重要的地位，更多维、更丰富的数据有利于建立更准确、效果更好的模型，但是数据一般分布于不同用户，如果进行数据共享则会存在一定隐私安全问题。可见，由于隐私保护及数据壁垒等问题，很难在保护各用户隐私数据的前提下，安全、全面的利用多方的隐私数据联合训练模型。

发明内容

本申请提出了一种数据处理方法、装置、系统和可读存储介质，以改善上述缺陷。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法应用于数据处理系统的服务器，所述服务器与多个客户端设备连接，所述多个客户端设备包括第一客户端设备。所述方法包括：接收所述多个客户端设备发送的模型训练信息，所述模型训练信息是每个客户端设备分别利用自身的数据对所述服务器发送的服务端模型进行训练获取的网络模型参数；确定与所述第一客户端设备关联的第二客户端设备；利用所述第二客户端设备的模型训练信息对所述第一客户端设备对应的服务端模型进行训练，得到目标网络模型；将所述目标网络模型的模型参数发送至所述第一客户端设备，并指示所述第一客户端设备利用所述目标网络模型的模型参数对第一客户端设备对应的模型进行更新。

第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法应用于数据处理系统的第一客户端设备，所述数据处理系统还包括服务器，所述服务器与多个客户端设备连接。所述方法包括：接收所述服务器发送的目标网络模型的模型参数，所述目标网络模型是所述服务器接收所述多个客户端设备发送的模型训练信息，所述模型训练信息是每个客户端设备分别利用自身的数据对所述服务器发送的服务端模型进行训练获取的网络模型参数，确定与所述第一客户端设备关联的第二客户端设备，利用所述第二客户端设备的模型训练信息对所述第一客户端设备对应的服务端模型进行训练获取的；利用所述目标网络模型的模型参数对所述第一客户端设备对应的客户端模型进行更新。

第三方面，本申请实施例还提供了一种数据处理装置，所述装置应用于数据处理系统的服务器，所述服务器与多个客户端设备连接，所述多个客户端设备包括第一客户端设备，所述装置包括：接收模块、确定模块、训练模块和更新模块。其中，接收模块，用于接收所述多个客户端设备发送的模型训练信息，所述模型训练信息是每个客户端设备分别利用自身的数据对所述服务器发送的服务端模型进行训练获取的网络模型参数。确定模块，用于确定与所述第一客户端设备关联的第二客户端设备。训练模块，用于利用所述第二客户端设备的模型训练信息对所述第一客户端设备对应的服务端模型进行训练，得到目标网络模型。更新模块，用于将所述目标网络模型的模型参数发送至所述第一客户端设备，并指示所述第一客户端设备利用所述目标网络模型的模型参数对所述第一客户端设备对应的客户端模型进行更新。