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申请/专利权人：北京明略昭辉科技有限公司
摘要：本发明公开了一种联邦学习模型训练方法、系统、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：从服务器下载全局物料因子矩阵；基于本地数据、全局物料因子矩阵与本地用户因子向量将数据集进行更新并上传至所述服务器；服务器基于联邦加权算法与更新后的本地模型对全局物料因子矩阵进行更新并发送给用户。整个建模过程有效实现了数据共享与数据隐私的保护，满足在保证参与双方保持独立的情况下，进行信息的加密交换。
主权项：1.一种联邦学习模型训练方法，其特征在于，用于解决推荐系统中数据隐私问题，包括：矩阵下载步骤：从服务器下载全局物料因子矩阵；数据集上传步骤：基于本地数据、所述全局物料因子矩阵与本地用户因子向量将数据集进行更新并上传至所述服务器；矩阵发送步骤：所述服务器基于联邦加权算法与更新后的本地模型对所述全局物料因子矩阵进行更新并发送给用户；其中，所述矩阵发送步骤包括：模型更新步骤：基于更新后的所述数据集进行本地模型更新；模型聚合步骤：所述服务器通过所述联邦加权算法聚合从各个用户客户端上传的更新后的所述本地模型；矩阵更新步骤：使用更新后的所述本地模型聚合的结果对所述全局物料因子矩阵进行更新；发送用户步骤：所述服务器将更新后的所述全局物料因子矩阵发送给各个用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京明略昭辉科技有限公司 联邦学习模型训练方法、系统、电子设备及可读存储介质
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