[发明专利]纵向联邦模型的训练方法、信息推荐方法、装置及设备在审
| 申请号： | 202111286816.1 | 申请日： | 2021-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN114004366A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 张德;陈行;彭南博 | 申请（专利权）人： | 京东科技控股股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张娜;黄健 |
| 地址： | 100176 北京市北京经济*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种纵向联邦模型的训练方法、信息推荐方法、装置及设备，该纵向联邦模型的训练方法包括：响应于用户的操作，获取操作产生的流式数据，对流式数据进行处理，生成纵向联邦模型的第一流式数据样本，根据预设时间段和第二电子设备中多个第二流式数据样本的用户标识，对多个第一流式数据样本进行样本对齐处理，并对多个对齐处理后的第一流式数据样本进行过滤处理，获取多个目标流式数据样本，使用多个目标流式数据样本对纵向联邦模型进行多轮训练，得到训练好的纵向联邦模型。该技术方案提高了纵向联邦模型的精确度和通过该纵向联邦模型得到的预测结果或分类结果的准确度，减少了训练时间，提高了流式数据样本存储的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 纵向 联邦 模型 训练 方法 信息 推荐 装置 设备 | ||
【主权项】：
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