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申请/专利权人：OPPO广东移动通信有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种基于联邦学习的兴趣点POI预测方法及装置、设备、存储介质。本申请的技术方案中，目标设备首先获取待预测用户的当前位置信息和当前用户画像特征数据，然后将当前位置信息和当前用户画像特征数据输入目标POI模型中，得到待预测用户的下一个POI的预测结果，其中，目标POI模型是由POI模型系统中的网络设备根据初始POI模型以及POI模型系统中的至少两个终端设备分别上传的各自的模型参数获取的，每个终端设备上传的各自的模型参数是基于预设联邦学习框架以及各自的样本数据对初始POI模型训练获得的。该POI预测方法中，目标设备是基于联邦学习框架得到的目标POI模型，可以提高POI预测的准确率。
主权项：1.一种基于联邦学习的兴趣点POI预测方法，其特征在于，应用于目标设备，所述方法包括：获取待预测用户的当前位置信息和当前用户画像特征数据；将所述当前位置信息和所述当前用户画像特征数据输入目标POI模型中，得到所述待预测用户的下一个POI的预测结果；其中，所述目标POI模型是由POI模型系统中的网络设备根据初始POI模型以及所述POI模型系统中的至少两个终端设备分别上传的各自的模型参数获取的，每个终端设备上传的各自的模型参数是基于预设联邦学习框架以及各自的样本数据对所述初始POI模型训练获得的，所述样本数据包括样本用户的历史位置信息、历史用户画像特征数据以及历史POI数据；所述目标设备为所述POI模型系统中的网络设备或其中一个终端设备，或，所述目标设备为与所述POI模型系统中任一设备不同的设备。
全文数据：
权利要求：
百度查询： OPPO广东移动通信有限公司 基于联邦学习的POI预测方法及装置、设备、存储介质
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