[发明专利]基于联邦学习的产品推荐方法、装置、计算机设备及介质在审
| 申请号： | 202011182342.1 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112287244A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;肖京;何安珣 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q30/06;G06Q40/08;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 汪琳琳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于联邦学习的产品推荐方法，包括联合多方参与者建立待训练的联邦学习协同过滤推荐模型，分别获取所有参与者的本地数据中对应的第一用户特征以及产品数据库中产品的特征属性，将第一用户特征和特征属性输入到待训练的联邦学习协同过滤推荐模型中，并进行用户与产品以及产品之间相似度的训练，获得联邦学习协同过滤推荐模型，使用联邦学习协同过滤推荐模型向目标用户推荐相应的产品。本申请还提供一种基于联邦学习的产品推荐装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，第一用户特征可存储于区块链中。本申请可以在保障隐私安全的情况下，提高产品推荐的精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 产品 推荐 方法 装置 计算机 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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