申请/专利权人：山东大学

申请日：2023-11-23

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117522521B

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06F21/64;G06N20/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明涉及一种基于区块链和机器学习的产品推荐方法、装置及存储介质，涉及推荐技术领域。本发明利用区块链的不可篡改和隐私保护的特性，结合联邦学习，训练出一个贴合消费者真实消费画像的完整模型并存储到区块链上。在不泄露各电商平台用户数据的情况下与行业产品提供方合作，在本地利用域内的用户数据和区块链上的完整模型，得到符合用户消费水平的目标产品并向行业产品提供方推荐。行业产品提供方通过这种新型的区块链模型，可以弥补客源的不足问题，同时电商平台还没有泄露用户的消费记录，达到双赢的目的。

主权项：1.一种基于区块链和机器学习的产品推荐方法，其特征在于，包括：在行业产品提供方与电商平台之间共建一条联盟链，设置独立于联盟链之外的可信第三方平台，可信第三方平台在本地产生私钥和对应的公钥K；行业产品提供方相互之间归纳自身产品的产品类型，创建产品标签类别并为产品标签类别设置对应的取值范围；加入联盟链的每个电商平台和行业产品提供方在本地，分别利用电商用户数据和行业产品提供方用户数据训练第一模型bx和第二模型fx，其中电商用户数据包括客户、每个客户对应的第一属性值和每个客户对应的第一标签类别，行业产品提供方用户数据包括客户、每个客户对应的第二属性值和每个客户对应的第二标签类别；通过对第一模型bx和第二模型fx的训练，使得第一模型bx为每个第一标签类别找到一组第一权重，所述第一权重满足同一第一标签类别的所有客户的第一属性值与第一权重加权和落在相应的第一标签梯度对应的取值范围内；使得第二模型bx为每个第二标签类别找到一组第二权重，所述第二权重满足同一第二标签类别的所有客户的第二属性值与第二权重加权和落在相应的第二标签梯度对应的取值范围内；行业产品提供方选取设定数量的购买目标产品类型产品的客户群体，并利用第二模型fx得到购买目标产品类型产品的客户群体中每个客户的第二标签梯度值；利用客户、第二标签类别、第二标签梯度值和相应产品标签类别构建行业产品提供方局部表并上链；行业产品提供方将选取的购买目标产品类型产品的客户群体告知电商平台，电商平台利用第一模型bx得到第一标签梯度值，利用客户、第一标签类别、第一标签梯度值构建电商局部表并上链；在联盟链中基于智能合约对行业产品提供方局部表和电商局部表的客户特征属性值进行对齐，并构建包含客户全部特征属性和产品标签类别的完整表，包括：所有电商平台和行业产品提供方将各自用户中购买目标产品类型客户群体的特征属性以及特征属性的模糊值发布到区块链中，所述模糊值为第一标签梯度值和第二标签梯度值所对应取值范围上下限的均值；对任一个用户u1，每个电商平台将最近设定时间的营业额乘以每个电商平台中用户u1的模糊值，再将计算的乘法结果求和，求和之后再除以电商平台的营业额综合，计算得到的值作为用户u1的第一标签类别的特征属性值；每个行业产品提供方将最近设定时间内的营业额乘以每个行业产品提供方中用户u1的模糊值，再将计算的乘法结果求和，求和之后再除以行业产品提供方的营业额综合，计算得到的值作为用户u1的第一标签类别的特征属性值；将行业产品提供方与电商平台为每个用户综合计算的特征属性值填入到完整表T中，并将行业产品提供方局部表给出的产品标签类别填入完整表标签栏；利用完整表训练整体模型Cx找到一组第三权重，所述第三权重使得同一产品标签类别的所有客户的特征属性值加权和落在产品标签类别对应的取值范围内；行业产品提供方和电商平台定期将用户以及用户对应的所有特征属性值用公钥K全同态加密，加上自己的数字签名，再发布到区块链上；行业产品提供方在区块链中找到客户的全同态加密数据和模型权重，将全同态加密数据和模型权重加权平均代入整体模型Cx求产品标签类别取值范围，行业产品提供方首先将同态加密的计算结果以及计算过程使用的行业产品提供方和电商平台的数据发布到区块链中，对应的电商和行业产品提供方会对这个同态加密后的计算结果都施加数字签名，然后行业产品提供方将这个同态加密后的结果连同电商和行业产品提供方的数字签名发送给可信的第三方机构由第三方机构对结果解密，根据解密的产品标签类别取值范围内确定的客户适合购买何种目标产品。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 基于区块链和机器学习的产品推荐方法、装置及存储介质

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