[发明专利]信息推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

接收第一数据提供方发送的信息推荐请求，所述信息推荐请求用于请求对用户进行信息推荐；

从至少两个数据提供方，获取所述用户对应的至少两个中间推荐信息，其中，每个中间推荐信息是不同的数据提供方根据所述用户在不同维度的数据得到的，所述至少两个数据提供方包括所述第一数据提供方；

根据所述至少两个中间推荐信息，确定针对所述用户的目标推荐信息；

将所述目标推荐信息发送至所述第一数据提供方。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息推荐请求包括加密后的用户的标识；

所述从至少两个数据提供方，获取所述用户对应的至少两个中间推荐信息，包括：

确定所述至少两个数据提供方是否均具有所述加密后的用户的标识；

若是，发送所述加密后的用户的标识至所述至少两个数据提供方；

接收所述至少两个数据提供方反馈的至少两个中间推荐信息，其中，每个数据提供方对应一个中间推荐信息；

其中，每个数据提供方反馈的中间推荐信息是每个数据提供方根据自身的推荐模型，以及所述用户的相关数据得到的，且每个数据提供方的推荐模型是根据所述至少两个数据提供方的用户样本数据进行联邦机器学习得到的。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述至少两个数据提供方的加密后的用户的标识集合；

确定至少两个数据提供方的加密后的用户标识集合中共同用户的标识；

根据所述共同用户的标识对应的样本数据进行联邦机器学习，得到每个数据提供方的推荐模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述共同用户的标识对应的样本数据进行联邦机器学习，得到每个数据提供方的推荐模型，包括：

发送公钥至至少两个数据提供方；

接收每个数据提供方发送的中间模型参数，所述中间模型参数是每个数据提供方根据所述共同用户的样本数据对本地模型进行训练得到的；

根据所述每个数据提供方发送的中间模型参数，确定总模型参数；

发送所述总模型参数至每个数据提供方，所述总模型参数用于使每个数据提供方对各自的本地模型进行更新；

重复上述步骤，直至达到训练的收敛条件，得到每个数据提供方的推荐模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

接收所述目标推荐信息的推荐效果数据；

根据所述目标推荐信息的推荐效果数据，对所述推荐模型进行更新。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述至少两个数据提供方包括如下任一项：

机场和外部数据提供方；

航空公司和外部数据提供方；

机场商铺和外部数据提供方；

其中，所述外部数据提供方是所述机场、所述航空公司和所述机场商铺之外的用户数据提供方。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两个中间推荐信息，确定针对所述用户的目标推荐信息，包括：

将所述至少两个中间推荐信息进行融合，得到针对所述用户的目标推荐信息。

8.一种信息推荐方法，其特征在于，应用于数据提供方，所述方法包括：

向协调设备发送信息推荐请求，所述信息推荐请求包括加密后的用户的标识，且用于请求对所述用户进行信息推荐；

接收协调设备发送的所述加密后的用户的标识；

根据所述加密后的用户的标识，对所述用户进行信息推荐，并将得到的中间推荐信息发送至所述协调设备；

接收所述协调设备返回的目标推荐信息，所述目标推荐信息是所述协调设备根据至少两个数据提供方提供的至少两个中间推荐信息得到的，每个中间推荐信息是不同的数据提供方根据所述用户在不同维度的数据得到的；

将所述目标推荐信息推送至所述用户的终端设备。