[发明专利]业务模型训练方法、装置、系统及电子设备

权利要求书

1.一种业务模型的训练方法，所述业务模型包括第一模型单元和第二模型单元，所述第一模型单元配置在数据提供方，所述第二模型单元配置在数据使用方，所述数据提供方持有样本对象的第一样本数据，所述数据使用方持有所述样本对象的第二样本数据和所述样本对象的标签，所述第一样本数据和所述第二样本数据的特征维度不完全相同，所述方法应用在数据提供方，包括：

基于所述第一模型单元上次迭代时的模型参数M_T-1，生成本次迭代的模型参数M_T；

将所述第一样本数据输入模型参数为M_T的第一模型单元，得到中间结果，并将该中间结果发送给所述数据使用方；

接收数据使用方返回的参数更新决策，所述参数更新决策由所述数据使用方将所述中间结果和所述第二样本数据输入模型参数为N_T的第二模型单元后，基于该第二模型单元输出的预测结果和所述样本对象的标签确定；所述N_T为所述第二模型单元本次迭代的模型参数；

当所述参数更新决策是接受本次迭代的模型参数时，检测所述业务模型是否收敛；

若否，则基于所述第一模型单元本次迭代时的模型参数M_T，执行生成下次迭代的模型参数M_T+1的步骤；

若是，则停止所述第一模型单元的模型参数的迭代，并确定所述业务模型训练完成。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

当所述参数更新决策是不接受本次迭代的模型参数时，基于第一模型上次迭代时的模型参数M_T-1，生成下次迭代的模型参数M_T+1。

3.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述第一模型单元上次迭代时的模型参数M_T-1，生成本次迭代的模型参数M_T，包括：

基于模型参数M_T-1、第一模型单元上次迭代的协方差矩阵以及预设的概率分布类型，确定目标概率分布；

依据所述目标概率分布，生成服从所述目标概率分布的本次迭代的模型参数M_T；

其中，所述第一模型单元上次迭代的协方差矩阵通过所述第一模型单元上上次迭代时的协方差矩阵、以及所述第一模型单元上次迭代的模型参数M_T-1确定。

4.根据权利要求3所述的方法，所述第一模型单元上次迭代的协方差矩阵为关联矩阵，或者，所述第一模型单元上次迭代的协方差矩阵为动量矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，当所述第一模型单元上次迭代的协方差矩阵为关联矩阵时，所述第一模型单元上次迭代的协方差矩阵通过如下公式确定：

C_T-1＝γC_T-2+(1-γ)M_T-1·M_T-1^T；

其中，C_T-2是第一模型单元上上次迭代的关联矩阵；

C_T-1是第一模型单元上次迭代时的关联矩阵；

M_T-1是第一模型单元上次迭代时的模型参数；

γ是预设值。

6.根据权利要求1所述的方法，所述样本对象为用户，所述第一样本数据和所述第二样本数据均为用户数据。