一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的個(gè)性化行為推薦方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111638487.2 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114003821A 公開（公告）日 2022-02-01
申請(qǐng)公布號(hào) CN114003821A 申請(qǐng)公布日 2022-02-01
分類號(hào) G06F16/9535（2019.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 翟曉東;汝樂(lè);王意洲;凌濤;凌婧 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 江蘇奧斯汀光電科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所（普通合伙） 代理人 徐激波
地址 210046江蘇省南京市棲霞區(qū)科創(chuàng)路1號(hào)2幢
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的個(gè)性化行為推薦方法，包括如下步驟：步驟1，采集用戶行為特征數(shù)據(jù)，對(duì)用戶行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并根據(jù)用戶行為特征數(shù)據(jù)的類別劃分本地客戶端；對(duì)用戶行為特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的用戶行為特征數(shù)據(jù)構(gòu)建成特征矩陣形式；步驟2，在本地客戶端建立本地模型；步驟3，基于服務(wù)器端與客戶端用戶的互動(dòng)，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法中加入雙重主觀邏輯模型，量化本地模型的聲譽(yù)值，最終將訓(xùn)練好的的模型參數(shù)及其聲譽(yù)值上傳至服務(wù)器上。有利于隱私安全，將用戶的隱私保存在本地客戶端；還可以實(shí)現(xiàn)在個(gè)人用戶的推薦基礎(chǔ)上，進(jìn)行團(tuán)體推薦。