[发明专利]用户画像模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种用户画像模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取N个参与方的用户信息，其中，N为大于1的正整数；

基于所述用户信息，筛选出各个所述参与方的共同用户；

针对每一个所述参与方，利用所述参与方中所述共同用户的用户数据对预先构建的初始网络模型进行训练，得到训练后的模型的模型参数；

将各个所述参与方的所述模型参数进行聚合，得到聚合后的模型参数；

利用所述聚合后的模型参数更新所述初始网络模型，并返回执行所述针对每一个所述参与方，利用所述参与方中所述共同用户的用户数据对预先构建的初始网络模型进行训练，得到训练后的模型的模型参数，直至符合预设的结束条件为止，并得到最终的用户画像模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述参与方中所述共同用户的用户数据对预先构建的初始网络模型进行训练，包括：

将所述共同用户的用户数据进行特征处理，得到所述共同用户的用户特征；

将所述用户特征输入到预先构建的初始网络模型中进行训练，得到训练后的模型的模型参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述参与方中所述共同用户的用户数据对预先构建的初始网络模型进行训练之前，还包括：

对所述共同用户的用户数据进行数据预处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到最终的用户画像模型之后，还包括：

对所述最终的用户画像模型进行效果评估。

5.一种用户画像模型的训练装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取N个参与方的用户信息，其中，N为大于1的正整数；

筛选单元，用于基于所述用户信息，筛选出各个所述参与方的共同用户；

训练单元，用于针对每一个所述参与方，利用所述参与方中所述共同用户的用户数据对预先构建的初始网络模型进行训练，得到训练后的模型的模型参数；

聚合单元，用于将各个所述参与方的所述模型参数进行聚合，得到聚合后的模型参数；

更新单元，用于利用所述聚合后的模型参数更新所述初始网络模型，并返回执行所述针对每一个所述参与方，利用所述参与方中所述共同用户的用户数据对预先构建的初始网络模型进行训练，得到训练后的模型的模型参数，直至符合预设的结束条件为止，并得到最终的用户画像模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述训练单元，包括：

处理子单元，用于将所述共同用户的用户数据进行特征处理，得到所述共同用户的用户特征；

训练子单元，用于将所述用户特征输入到预先构建的初始网络模型中进行训练，得到训练后的模型的模型参数。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

预处理单元，用于对所述共同用户的用户数据进行数据预处理。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

评估单元，用于对所述最终的用户画像模型进行效果评估。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。