发明专利已授权

基于联邦学习和隐私保护的跨域推荐方法

📄 申请号：CN202310298618.X 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2023-03-24

公开号

CN116304346B

公开日

2025-09-02

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F18_22 , G06F21_60 , G06F21_62 , G06N3_0464 , G06N3_098 , G06N3_096 , G06N3_084 , H04L9_00 ,

技术画像

所属领域

隐私保护人工智能算法联邦学习隐私计算隐私保护

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 跨域数据融合, 隐私保护数据共享

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联邦学习和隐私保护的跨域推荐方法，属于跨域推荐技术领域。该方法包括：S1：将不同领域的共同用户进行对齐：分别根据相似度阈值在源域和目标域寻找冷启动用户的相似用户；S2：根据元路径及随机游走策略构建异构信息网络，并将相似用户输入异构信息网络中，提取冷启动用户源域潜在特征，并利用该特征得到用户‑项目交互特征矩阵；S3：在本地构建并训练联邦学习模型，具体是：采用CNN来识别用户‑项目交互特征矩阵，然后采用联邦学习结合同态加密对中间结果进行加密与交换，并采用梯度下降算法对加密的目标进行优化；最后更新模型的梯度与损失函数；S4：利用训练好本地联邦学习模型为用户生成精确的推荐结果。

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

一种两性聚羧酸盐粘土抑制剂的制备方法

当前第 / 件

基于条件Wasserstein GAN的电信客户流失预测方法

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