[发明专利]模型更新方法、资源推荐方法、装置、设备及系统在审

专利信息
申请号: 201911135124.X 申请日: 2019-11-19
公开(公告)号: CN112907309A 公开(公告)日: 2021-06-04
发明(设计)人: 谢淼;李楠 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06;G06F16/9535
代理公司: 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 代理人: 刘戈
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 模型 更新 方法 资源 推荐 装置 设备 系统
【权利要求书】:

1.一种模型更新方法,应用于终端,其特征在于,所述方法包括:

根据网络设备的决策问题的服务器侧模型,更新本地的所述决策问题的终端侧模型;

根据用户的用户数据对所述终端侧模型进行训练,获得训练后的终端侧模型;

根据所述训练后的终端侧模型,向所述网络设备发送模型信息,所述模型信息用于指示所述训练后的终端侧模型的模型参数,以使所述网络设备根据所述模型信息进行模型融合以更新所述决策问题的服务器侧模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述服务器侧模型中不同用户特征对应不同的模型参数;所述根据网络设备的决策问题的服务器侧模型,更新所述本地的所述决策问题的终端侧模型,包括:

从所述服务器侧模型中确定出与所述用户的用户特征匹配的模型参数,以得到本地的所述决策问题的终端侧模型。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用户数据包括从其对应的其他终端获得的用户数据,所述其他终端的用户与所述用户为同一用户。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述用户对所述终端的使用热度,低于所述用户对所述其他终端的使用热度。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据网络设备的决策问题的服务器侧模型,更新本地的所述决策问题的终端侧模型,包括:

判断本地当前的所述决策问题的终端侧模型是否收敛;

若本地当前的所述决策问题的终端侧模型未收敛,则根据网络设备的所述决策问题的服务器侧模型,更新本地的所述决策问题的终端侧模型。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据用户数据,对所述终端侧模型进行训练,包括:

判断是否满足训练条件;

若满足训练条件,则根据用户数据,对所述终端侧模型进行训练。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述训练条件包括下述中的一种或多种:当前电量大于电量阈值、处于待机状态、负载小于负载阈值或当前时刻处于预设时间段内。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,所述模型信息包括:服务器侧模型参数以及所述服务器侧模型参数与终端侧模型参数之间的参数差异信息,所述服务器侧模型参数为所述训练后的终端侧模型的模型参数,所述终端侧模型参数为训练前的终端侧模型的模型参数。

9.根据权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

接收所述网络设备发送的训练信息,所述训练信息用于指示对所述决策问题的终端侧模型进行训练;

所述用户数据对所述终端侧模型进行训练,包括:在接收到所述训练信息的情况下,根据用户数据对所述终端侧模型进行训练。

10.一种模型更新方法,应用于网络设备,其特征在于,所述方法包括:

接收多个终端分别发送的决策问题的模型信息,所述模型信息用于指示所述终端根据用户数据训练得到的终端侧模型的模型参数;

根据所述模型信息,对所述终端训练得到的终端侧模型进行模型融合,以更新所述决策问题的服务器侧模型;

将所述服务器侧模型发送给目标设备,以使所述目标设备根据所述服务器侧模型更新所述决策问题的终端侧模型,所述目标设备包括所述多个终端。

11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述根据所述模型信息,对所述终端训练得到的终端侧模型进行模型融合,包括:根据所述终端用户的用户特征,按照相同用户特征对应的模型参数进行融合的融合策略,对所述终端训练得到的终端侧模型进行模型融合。

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