[发明专利]基于分层个性化联邦学习的用户画像实现方法及系统在审
| 申请号： | 202011320485.4 | 申请日： | 2020-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN112416986A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 刘淇;陈恩红;吴金泽;黄振亚;易津锋 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/2457 | 分类号： | G06F16/2457;G06F21/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;韩珂 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层个性化联邦学习的用户画像实现方法及系统，针对不同客户端的用户数据，各个客户端独自使用一个用户模型建模用户特质，对用户进行建模。客户端分成分地将用户模型提交给服务器，并实现敏感信息的隐藏。服务器分成分地加权各个模型的参数，得到全局用户模型。最终客户端结合全局用户模型更新局部用户模型以更好的利用各个不一致的客户端的数据信息和模型，并且保持数据隐私，最终更加准确的追踪建模用户特质。弥补了现有方法泄露隐私信息，不适应不一致客户端等弊端。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分层 个性化 联邦 学习 用户 画像 实现 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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