基于交叉特征的建模、预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于交叉特征的建模、预测方法、设备、装置及存储介质，所述方法包括：根据预设的可交换加密算法对所述第一设备和所述第二设备各自的统计量进行加密交换，计算得到所述第一设备对应的加密交叉特征统计量，而后利用所述第一设备对应的加密交叉特征统计量，确定所述第一设备中模型参数对应的梯度值，并基于所述梯度值更新所述第一设备的模型参数，循环迭代直到检测到满足预设停止条件时，得到训练完成的第一设备的第一推荐模型。在数据不出本地的情况下，同时完成设备内特征分量之间的特征交叉以及设备间特征分量之间的特征交叉，增加了推荐模型的复杂度，从而提升模型的推荐预测能力。

Modeling and prediction method, device, equipment and storage medium based on cross feature

【技术实现步骤摘要】
基于交叉特征的建模、预测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及机器学习
，尤其涉及一种基于交叉特征的建模、预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着人工智能的发展，人们为解决数据孤岛的问题，提出了“联邦学习”的概念，使得联邦双方在不用给出己方数据的情况下，也可进行模型训练得到模型参数，并且可以避免数据隐私泄露的问题。纵向联邦学习是在参与者的数据特征重叠较小，而用户重叠较多的情况下，取出参与者用户相同而用户数据特征不同的那部分用户及数据进行联合训练机器学习模型。例如两个参与者A和B，可以使用纵向联邦学习来帮助A和B构建联合机器学习预测模型，帮助A和B向他们的客户提供更好的服务。但是，现有的纵向联邦学习建模时仅考虑A和B各自的特征，模型的推荐预测能力受限。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于交叉特征的建模、预测方法、装置、设备及存储介质，旨在实现增加纵向联邦学习的模型复杂度，提升模型的推荐预测能力。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于交叉特征的建模方法，应用于参与建模的第一设备，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于交叉特征的建模方法，其特征在于，应用于参与建模的第一设备，所述第一设备与第二设备通信连接，所述基于交叉特征的建模方法包括：/n根据预设的可交换加密算法对所述第一设备和所述第二设备各自的统计量进行加密交换，计算得到所述第一设备对应的加密交叉特征统计量；/n利用所述第一设备对应的加密交叉特征统计量，确定所述第一设备中模型参数对应的梯度值，并基于所述梯度值更新所述第一设备的模型参数，循环迭代直到检测到满足预设停止条件时，得到训练完成的第一设备的第一推荐模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于交叉特征的建模方法，其特征在于，应用于参与建模的第一设备，所述第一设备与第二设备通信连接，所述基于交叉特征的建模方法包括：
根据预设的可交换加密算法对所述第一设备和所述第二设备各自的统计量进行加密交换，计算得到所述第一设备对应的加密交叉特征统计量；
利用所述第一设备对应的加密交叉特征统计量，确定所述第一设备中模型参数对应的梯度值，并基于所述梯度值更新所述第一设备的模型参数，循环迭代直到检测到满足预设停止条件时，得到训练完成的第一设备的第一推荐模型。


2.如权利要求1所述基于交叉特征的建模方法，其特征在于，所述根据预设的可交换加密算法对所述第一设备和所述第二设备各自的统计量进行加密交换，计算得到所述第一设备对应的加密交叉特征统计量的步骤包括：
根据所述可交换加密算法对所述第一设备对应的统计量进行加密，得到第一加密统计量；
发送所述第一加密统计量至所述第二设备,以使所述第二设备反馈第二加密统计量，其中，所述第二设备根据所述可交换加密算法对所述第二设备对应的统计量进行加密，得到第二加密统计量；
接收所述第二设备发送的第二加密统计量，基于所述第一加密统计量以及所述第二加密统计量，计算得到所述第一设备对应的加密交叉特征统计量。


3.如权利要求1所述基于交叉特征的建模方法，其特征在于，所述利用所述第一设备对应的加密交叉特征统计量，确定所述第一设备中模型参数对应的梯度值的步骤包括：
发送所述第一设备对应的加密交叉特征统计量至协调方，以使所述协调方反馈所述梯度值，其中，所述协调方对接收到的第一设备对应的加密交叉特征统计量以及第二设备对应的加密交叉特征统计量，进行解密操作，得到解密后的交叉特征统计量，并利用解密后的交叉特征统计量计算得到所述梯度值。


4.一种基于交叉特征的预测方法，其特征在于，应用于参与预测的第一设备，所述第一设备与第二设备通信连接，所述基于交叉特征的预测方法包括：
在接收到推荐请求时，获取所述推荐请求对应的推荐请求数据；
基于所述推荐请求数据以及第一推荐模型，得到所述推荐请求对应的第一预测分数；
对所述推荐请求数据进行加密，并发送加密的推荐请求数据至所述第二设备，以供所述第二设备计算并反馈加密的第二预测分数以及加密的第二设备对应的统计量，其中，所述第二设备在接收到加密的推荐请求数据时，获取所述推荐请求数据中用户设备号对应的第二特征数据，基于可交换加密算法、第二推荐模型、所述第二特征数据以及所述推荐请求数据，得到加密的第二预测分数以及加密的第二设备对应的统计量；
基于接收到的加密的第二设备对应的统计量，确定交叉特征对应的第三预测分数；
基于所述第一预测分数、所述加密的第二预测分数以及所述第三预测分数，得到所述推荐请求数据对应的目标得分。


5.如权利要求4所述基于交叉特征的预测方法，其特征在于，所述基于所述推荐请求数据以及第一推荐模型，得到所述推荐请求对应的第一预测分数的步骤包括：
获取所述推荐请求数据中用户设备号对应的第一特征数据；
基于所述第一推荐模型、所述第一特征数据以及所述推荐请求数据，得到所述推荐请求对应的第一预测分数和第一设备对应的统计量。


6.如权利要求5所述基于交叉特征的预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑文琛，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44