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申请/专利权人：上海浦东发展银行股份有限公司;哈尔滨工业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和因子分解机的纵向联邦服务推荐方法，属于服务计算与服务推荐技术领域。解决了现有技术中传统的纵向联邦因子分解机算法无法应用于双方用户数据一对一的场景的问题；本发明服务提供商引入可信第三方，采用隐私集合求交技术获取双方共同的用户空间并进行用户对齐；服务提供商使用本地深度学习模型处理用户样本数据并通过注意力模型和因子分解机模型提取深度数据特征，得到中间结果；服务提供商通过掩码技术对基于纵向联邦因子分解机算法得到的密文状态计算结果进行解密，得到实际的预测结果和前向梯度并更新本地深度学习模型和因子分解机模型的参数。本发明有效提升了服务推荐的效率，可以应用于服务推荐。
主权项：1.一种基于深度学习和因子分解机的纵向联邦服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.当服务提供商需要通过联邦学习共同完成服务推荐任务时，服务提供商之间通过协商引入可信第三方；S2.服务提供商之间通过隐私集合求交技术对双方之间的用户样本数据进行求交，获取双方共同的用户空间，服务提供商之间进行用户对齐；S3.服务提供商在本地使用深度学习处理用户数据并提取数据深度特征，得到中间结果；S4.服务提供商加密中间结果，基于纵向联邦因子分解机算法结合密文数据交互并计算，得到密文状态计算结果；S5.将密文数据回传给服务提供商，服务提供商通过掩码技术对密文状态计算结果进行解密，得到实际的预测结果和前向梯度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海浦东发展银行股份有限公司 哈尔滨工业大学 一种基于深度学习和因子分解机的纵向联邦服务推荐方法
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