[發(fā)明專利]產(chǎn)品推薦方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211042967.7
• 申請(qǐng)日: 2022-08-29
• 公開（公告）號(hào): CN115358826A
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 夏雪;郭群;周慶鵬;霍麗娟;李玉林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): G06Q30/06;G06N20/00;G06F21/60
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 張東梅

1.一種產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，應(yīng)用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的第一參與方，所述方法包括：

響應(yīng)于推薦指令，獲取所述推薦指令對(duì)應(yīng)的用戶的用戶數(shù)據(jù)；

利用預(yù)先訓(xùn)練好的產(chǎn)品推薦模型對(duì)所述用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得產(chǎn)品推薦結(jié)果；

輸出所述產(chǎn)品推薦結(jié)果；

其中，所述產(chǎn)品推薦模型的訓(xùn)練過程，包括：

獲取第一產(chǎn)品推薦模型和第一樣本數(shù)據(jù)；所述第一樣本數(shù)據(jù)包括歷史產(chǎn)品信息、歷史在線用戶信息以及歷史用戶行為標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的至少一種；

根據(jù)所述第一產(chǎn)品推薦模型和所述第一樣本數(shù)據(jù)生成第一中間結(jié)果；

根據(jù)所述第一中間結(jié)果以及接收到的第二加密中間結(jié)果，生成所述第一產(chǎn)品推薦模型的第一加密梯度；所述第二加密中間結(jié)果由所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的第二參與方對(duì)第二中間結(jié)果加密得到；所述第二中間結(jié)果由所述第二參與方根據(jù)第二產(chǎn)品推薦模型以及第二樣本數(shù)據(jù)生成；所述第二樣本數(shù)據(jù)為所述第二參與方的本地?cái)?shù)據(jù)；

將所述第一加密梯度發(fā)往所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的中間方，使得所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的中間方對(duì)所述第一加密梯度進(jìn)行解密，獲得第一梯度；

根據(jù)所述中間方解密得到的第一梯度對(duì)所述第一產(chǎn)品推薦模型的模型參數(shù)進(jìn)行更新，并判斷更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型是否滿足預(yù)設(shè)的訓(xùn)練完成條件；

在更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型滿足預(yù)設(shè)的訓(xùn)練完成條件的情況下，將滿足所述訓(xùn)練完成條件的所述第一產(chǎn)品推薦模型，確定為訓(xùn)練好的產(chǎn)品推薦模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取第一樣本數(shù)據(jù)的過程，包括：

獲取原始樣本數(shù)據(jù)；

應(yīng)用預(yù)設(shè)的鄰近算法對(duì)所述原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得第一樣本數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一產(chǎn)品推薦模型和所述第一樣本數(shù)據(jù)生成第一中間結(jié)果之后，還包括：

根據(jù)所述中間方下發(fā)的密鑰對(duì)所述第一中間結(jié)果進(jìn)行加密，獲得第一加密中間結(jié)果；

將所述第一加密中間結(jié)果發(fā)往所述第二參與方。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述判斷更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型是否滿足預(yù)設(shè)的訓(xùn)練完成條件，包括：

在更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型的損失函數(shù)已收斂的情況下，確定更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型滿足訓(xùn)練完成條件；

在更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型的損失函數(shù)未收斂的情況下，確定更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型不滿足訓(xùn)練完成條件。

5.一種產(chǎn)品推薦裝置，其特征在于，應(yīng)用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的第一參與方，所述裝置包括：

獲取單元，用于響應(yīng)于推薦指令，獲取所述推薦指令對(duì)應(yīng)的用戶的用戶數(shù)據(jù)；

推薦單元，用于利用預(yù)先訓(xùn)練好的產(chǎn)品推薦模型對(duì)所述用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得產(chǎn)品推薦結(jié)果；

輸出單元，用于輸出所述產(chǎn)品推薦結(jié)果；

其中，所述產(chǎn)品推薦模型的訓(xùn)練過程，包括：

獲取第一產(chǎn)品推薦模型和第一樣本數(shù)據(jù)；所述第一樣本數(shù)據(jù)包括歷史產(chǎn)品信息、歷史在線用戶信息以及歷史用戶行為標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的至少一種；

根據(jù)所述第一產(chǎn)品推薦模型和所述第一樣本數(shù)據(jù)生成第一中間結(jié)果；

根據(jù)所述第一中間結(jié)果以及接收到的第二加密中間結(jié)果，生成所述第一產(chǎn)品推薦模型的第一加密梯度；第二加密中間結(jié)果由所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的第二參與方對(duì)第二中間結(jié)果加密得到；所述第二中間結(jié)果由所述第二參與方根據(jù)第二產(chǎn)品推薦模型以及第二樣本數(shù)據(jù)生成；所述第二樣本數(shù)據(jù)為所述第二參與方的本地?cái)?shù)據(jù)；

將所述第一加密梯度發(fā)往所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的中間方，使得所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的中間方對(duì)所述第一加密梯度進(jìn)行解密，獲得第一梯度；

根據(jù)所述中間方解密得到的第一梯度對(duì)所述第一產(chǎn)品推薦模型的模型參數(shù)進(jìn)行更新，并判斷更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型是否滿足預(yù)設(shè)的訓(xùn)練完成條件；

在更新后的所述第一產(chǎn)品推薦模型滿足預(yù)設(shè)的訓(xùn)練完成條件的情況下，將滿足所述訓(xùn)練完成條件的所述第一產(chǎn)品推薦模型，確定為訓(xùn)練好的產(chǎn)品推薦模型。