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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取样本数据，所述样本数据包括用户数据和物品数据；在所述第一参与方本地，确定所述用户数据的用户嵌入向量，并接收服务器发送的物品嵌入向量，所述物品嵌入向量为在所述服务器本地基于所述物品数据生成的；基于所述用户嵌入向量以及所述物品嵌入向量，通过联邦学习训练得到所述第一参与方的预设预测模型。本申请解决现有技术中，端设备模型联邦效率低的技术问题。
主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于第一参与方，所述数据处理方法包括：获取样本数据，所述样本数据包括用户数据和物品数据；在所述第一参与方本地，确定所述用户数据的用户嵌入向量，并接收服务器发送的物品嵌入向量，所述物品嵌入向量为在所述服务器本地基于所述物品数据生成的；基于所述用户嵌入向量以及所述物品嵌入向量，通过联邦学习训练得到所述第一参与方的预设预测模型，将样本数据中同一用户的所述用户嵌入向量以及所述物品嵌入向量进行向量合并，得到同一用户的整合向量；获取第二待训练基础模型，基于多个所述整合向量，对所述第二待训练基础模型进行训练更新，直至所述第二待训练基础模型达到第一预设训练完成条件，得到初始训练模型，对所述初始训练模型中的物品模型变量，执行预设横向联邦流程，直至所述第二待训练基础模型达到第二预设训练完成条件，得到预设预测模型；所述在所述第一参与方本地，确定所述用户数据的用户嵌入向量，并接收服务器发送的物品嵌入向量的步骤，包括：在所述第一参与方本地，生成所述用户数据的独热编码，基于所述独热编码得到所述用户数据的用户嵌入向量；接收服务器端发送的，基于预设物品预测模型得到的物品嵌入向量；所述接收服务器端发送的，基于预设物品预测模型得到的物品嵌入向量的步骤，包括：接收服务器端发送的将所述物品数据输入至对应预设物品预测模型中后，得到的表示物品特征的物品嵌入向量；其中，所述预设物品预测模型是基于具有预设标签的物品训练数据，对第一预设待训练预测模型进行迭代训练后，获得的目标模型。
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权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 数据处理方法、装置、设备及介质
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