[发明专利]基于多方高维数据纵向联邦学习的商业信息推荐方法及装置在审
| 申请号： | 202210368272.1 | 申请日： | 2022-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN114677200A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 钱鹰;莫昊恂;刘歆;陈奉;宋阳;熊炜;陈雪;杨世利 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学;宋阳;熊炜;陈雪;杨世利 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/9535;G06F16/958;G06F21/60;G06N20/10 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多方高维数据纵向联邦学习的商业信息推荐方法及装置，属于大数据技术领域，包括以下步骤：S1：创建同态加密的密钥对。进行多方数据的预处理和加密样本对齐；S2：构建纵向联邦LightGBM模型；S3：将纵向联邦LightGBM模型转换成神经网络，作为纵向联邦ECA‑DeepGBM模型的GBDT2NN部分；S4：纵向联邦ECA‑DeepGBM模型CatNN部分前馈过程计算；S5：构建损失函数及模型整体训练，基于训练好的高维数据分类预测模型，实现基于多方高维数据的商业信息推荐。本发明通过多方数据增加特征维度的方式，以达到进行精准商业信息推荐的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多方 数据 纵向 联邦 学习 商业信息 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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