[发明专利]基于信息共享的预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于信息共享的预测方法，其特征在于，应用于客户端，所述方法包括：

获取用户的多维原始数据，其中，所述用户为在客户端存在历史数据的用户；

按照客户端需求对所述多维原始数据进行数据转换，得到多维实数向量，其中，当所述多维原始数据进行数据转换后，所述多维实数向量对应的权重根据联合建模预测模型的控制进行更新，得到更新后的权重，每一个维度的实数向量对应一个更新后的权重，所述联合建模预测模型为预先构建的具有业务属性的预测模型；

将所述多维实数向量发送至服务器，其中，所述服务器接收多个客户端发送的多维实数向量后，根据所述多维实数向量和所述多维实数向量对应的更新后的权重进行预测，得到预测结果；

其中，按照所述客户端需求对所述多维原始数据进行数据转换，得到多维实数向量包括：

获取数据转换规则，其中，所述数据转换规则由所述客户端自定义，所述数据转换规则不影响每一维度原始数据的历史分布规律；

根据所述数据转换规则对所述多维原始数据进行数据转换，得到所述多维实数向量，其中，所述数据转换规则对于其它客户端保密。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多维实数向量发送至服务器包括：

建立与所述服务器的连接关系；

基于所述连接关系将所述多维实数向量发送至所述服务器。

3.一种基于信息共享的预测方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

接收多个客户端发送的多维实数向量，其中，每个客户端发送一个多维实数向量，所述多维实数向量为其对应的客户端按照客户端需求对多维原始数据进行数据转换得到的；

获取联合建模预测模型，所述联合建模预测模型为预先构建的具有业务属性的预测模型；

根据所述联合建模预测模型的控制对所述多维实数向量对应的权重进行更新，得到更新后的权重，其中，每一个维度的实数向量对应一个更新后的权重；

基于所述多维实数向量和所述多维实数向量对应的更新后的权重进行预测，得到预测结果；

其中，客户端按照客户端需求对多维原始数据进行数据转换包括：

客户端获取数据转换规则，其中，所述数据转换规则由所述客户端自定义，所述数据转换规则不影响每一维度原始数据的历史分布规律；

客户端根据所述数据转换规则对所述多维原始数据进行数据转换，得到所述多维实数向量，其中，所述数据转换规则对于其它客户端保密。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在得到所述预测结果后，所述方法还包括：

监控所述预测结果的稳定性，以及监控所述多维实数向量的稳定性。

5.一种基于信息共享的预测装置，其特征在于，所述装置设置于客户端，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取用户的多维原始数据，其中，所述用户为在客户端存在历史数据的用户；

数据转换模块，用于按照客户端需求对所述多维原始数据进行数据转换，得到多维实数向量，其中，当所述多维原始数据进行数据转换后，所述多维实数向量对应的权重根据联合建模预测模型的控制进行更新，得到更新后的权重，每一个维度的实数向量对应一个更新后的权重，所述联合建模预测模型为预先构建的具有业务属性的预测模型；

发送模块，用于将所述多维实数向量发送至服务器，其中，所述服务器接收多个客户端发送的多维实数向量后，根据所述多维实数向量和所述多维实数向量对应的更新后的权重进行预测，得到预测结果；

其中，所述数据转换模块包括：

获取单元，用于获取数据转换规则，其中，所述数据转换规则由所述客户端自定义，所述数据转换规则不影响每一维度原始数据的历史分布规律；

数据转换单元，用于根据所述数据转换规则对所述多维原始数据进行数据转换，得到所述多维实数向量，其中，所述数据转换规则对于其它客户端保密。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述发送模块包括：

建立单元，用于建立与所述服务器的连接关系；

发送单元，用于基于所述连接关系将所述多维实数向量发送至所述服务器。