发明专利已授权

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

📄 申请号：CN202210368272.1 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2022-04-01

公开号

CN114677200A

公开日

2022-06-28

申请人

重庆邮电大学; 宋阳; 熊炜; 陈雪; 杨世利

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q30_06

IPC 分类号

G06Q30_06 , G06F16_9535 , G06F16_958 , G06F21_60 , G06N20_10 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习隐私计算推荐系统

应用场景

商业信息推荐, 个性化推荐, 跨机构数据协作, 隐私保护, 智能营销

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种超薄全金属双频透射和反射集成阵列天线单元

当前第 / 件

一种基于少样本关系预测模型的可解释方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q30_06)

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