[发明专利]保护数据隐私的多方联合训练对象推荐模型的方法及装置有效
| 申请号： | 202010384206.4 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111291417B | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 陈超超;曹绍升;王力;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈婧玥;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种保护数据隐私的多方联合训练对象推荐模型的方法，其中多方为N方，共同维护M个用户对P个对象的总评分矩阵。该方法由N方中任意的第k方执行，包括：先通过秘密分享，获取以下矩阵分片：该总评分矩阵的第k评分矩阵分片、初始化的该P个对象的对象特征矩阵的第k对象矩阵分片和初始化的该M个用户的用户特征矩阵的第k用户矩阵分片；再执行多次迭代更新，具体地，基于上述矩阵分片，通过与其他N‑1方进行秘密分享矩阵运算，得到对象更新梯度和用户更新梯度的第k分片，进而更新第k对象矩阵分片和第k用户矩阵分片。如此在多次迭代更新结束后，N方各自交换更新后的矩阵分片，进行矩阵重构，进而建立各自的对象推荐模型。 | ||
| 搜索关键词： | 保护 数据 隐私 多方 联合 训练 对象 推荐 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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