[发明专利]基于迁移学习的联邦推荐方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 202010105419.9 | 申请日： | 2020-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN111324812B | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 谭奔;郑文琛 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/906;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 王韬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的联邦推荐方法、装置、设备和介质，该方法包括获取本地用户对本地物品的第一行为数据、本地用户的第一用户聚类信息以及本地物品的第一物品聚类信息，第一聚类关系矩阵信息，以计算得到所述本地用户的第二用户聚类信息以及所述本地物品的第二物品聚类信息，以得到第一梯度，其中，聚类关系矩阵信息用于表示用户的聚类信息和物品的聚类信息之间的关联关系；获取第二联邦推荐合作方基于所述第一聚类关系矩阵信息得到的第二梯度，根据所述第一梯度与所述第二梯度，得到联合的第二聚类关系矩阵信息；根据联合的所述第二聚类关系矩阵信息，进行精准推荐。本发明解决个性化推荐的有效性降低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 联邦 推荐 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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