[發明專利]信息預測方法和裝置

在審

• 申請號: 202010958608.0
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112288128A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 杜寶坤;劉靜娓;郝君;李健;張波
• 申請（專利權）人: 北京沃東天駿信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種信息預測方法，所述方法包括：

響應于接收到用戶發送的預測請求，獲取所述預測請求對應的預測信息；

根據所述預測信息，確定預測過程中所述預測信息流經的所有預測子模型和所有預測子模型中各個預測子模型的先后順序，其中，所述各個預測子模型通過聯邦機器學習平臺訓練得到，所述所有預測子模型為執行所述預測請求所需的各個數據合作方的預測子模型的集合；

基于各個預測子模型的先后順序，將所有預測子模型中各個預測子模型進行關聯，其中，所述關聯用于表征在各個預測子模型之間建立關聯關系，以確定各個預測子模型的輸入和輸出；

基于所述關聯后的各個預測子模型，對所述預測信息進行預測，生成所述預測請求對應的預測結果。

2.根據權利要求1所述方法，其中，所述基于各個預測子模型的先后順序，將所有預測子模型中各個預測子模型進行關聯，包括：

基于各個預測子模型的先后順序，將所有預測子模型中每個預測子模型的輸出作為下一個預測子模型的輸入構建各個預測子模型之間的關聯關系。

3.根據權利要求1所述方法，其中，所述基于各個預測子模型的先后順序，將所有預測子模型中各個預測子模型進行關聯，包括：

基于各個預測子模型的先后順序，將所有預測子模型進行分組，得到各個預測組對應的預測子模型集合、各個預測子模型集合中預測子模型的先后順序和各個預測組的先后順序；

基于各個預測組的先后順序，將每個預測組的輸出作為下一預測組的輸入構建各個預測子模型之間的關聯關系，其中，所述預測組的輸出用于表征基于各個預測子模型集合中預測子模型的先后順序，利用預測子模型集合對該預測組的輸入信息進行預測的結果。

4.根據權利要求1所述方法，還包括：

基于模型版本號和探測機制，對所述所有預測子模型進行更新，其中，所述探測機制用于在預測過程中對所述所有預測子模型的加載狀態進行實時監測。

5.根據權利要求4所述方法，其中，所述基于模型版本號和探測機制，對所述所有預測子模型進行更新，包括：

利用緩存機制，加載當前模型版本號對應的模型信息和待更新的模型版本號對應的模型信息；

利用所述探測機制，判斷所述所有預測子模型中每個當前預測子模型的加載狀態是否為加載完成，其中，所述當前預測子模型基于當前模型版本號對應的模型信息進行預測；

響應于當前預測子模型的加載狀態為加載完成，根據待更新的模型版本號對應的模型信息，對當前預測子模型進行更新。

6.根據權利要求5所述方法，其中，在所述響應于當前預測子模型的加載狀態為加載完成，根據待更新的模型版本號對應的模型信息，對當前預測子模型進行更新之后，還包括：

根據更新后的預測子模型的輸出，判斷該預測子模型是否發生異常；

響應于預測子模型發生異常，將更新后的預測子模型的模型信息替換為當前模型版本號對應的模型信息。

7.根據權利要求1所述方法，其中，所述預測子模型利用深度學習方法訓練得到。

8.根據權利要求1所述方法，還包括：

在所述預測過程中，選取所述所有預測子模型中任意兩個預測子模型；

根據選取的兩個預測子模型，利用實驗標識進行不同模型版本號的AB實驗。