一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可应用于人工智能以及云技术等场景，包括：获取业务对象的对象平台特征；基于第一业务模型，获取与N个对象组相关联的业务模型参数以及与N个对象组相关联的对象组编码特征；第一业务模型与第二业务模型是对样本对象进行联邦学习后所得到的；在第一业务模型中对业务模型参数、对象组编码特征以及对象平台特征进行自注意力特征提取处理，得到业务对象针对N个对象组的对象组注意力特征；在第一业务模型中基于候选业务数据的候选数据特征、对象平台特征以及对象组注意力特征，预测业务对象针对候选业务数据的业务指标参数。采用本申请实施例，可以提高业务对象的数据安全性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，尤其涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、在广告投放场景中，第一设备(例如，广告主侧)部署的第一业务模型与第二设备(例如，广告平台侧)部署的第二业务模型可以采用联邦学习方式进行训练。当预测业务对象针对候选业务数据(例如，某一广告数据)的业务指标参数(例如，转化率)时，第二设备向第一设备发送的针对业务对象的实时请求中会包含业务对象的对象标识，进而使得第一设备基于业务对象的对象标识，来预测业务对象针对候选广告数据的业务指标参数。由于第一设备与第二设备在模型在线应用过程中，需要传输业务对象的对象标识，这意味着存在该业务对象的对象标识被泄露的风险，以至于降低了业务对象的数据安全性。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高业务对象的数据安全性。

2、本申请实施例一方面提供一种数据处理方法，该方法由第一设备执行，包括：

3、获取业务对象的对象平台特征；对象平台特征是第二设备基于第二业务模型，对业务对象在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法由第一设备执行，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象平台特征是所述第一设备在获取到针对所述业务对象的流量请求时所获取到的；所述业务对象的流量请求属于所述第二设备发送的X个流量请求；X为正整数；所述X个流量请求是所述第二设备在生成Y个初始对象分别对应的流量请求时，基于所述Y个初始对象分别对应的初始平台特征、以及部署在所述第二设备上的第三业务模型所筛选的；Y为大于或者等于X的正整数；一个初始对象的初始平台特征是所述第二设备基于第二业务模型，对所述一个初始对象在所述第二设备上的对象信息进行特征提取后所得到的。

<...

【技术特征摘要】

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法由第一设备执行，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象平台特征是所述第一设备在获取到针对所述业务对象的流量请求时所获取到的；所述业务对象的流量请求属于所述第二设备发送的x个流量请求；x为正整数；所述x个流量请求是所述第二设备在生成y个初始对象分别对应的流量请求时，基于所述y个初始对象分别对应的初始平台特征、以及部署在所述第二设备上的第三业务模型所筛选的；y为大于或者等于x的正整数；一个初始对象的初始平台特征是所述第二设备基于第二业务模型，对所述一个初始对象在所述第二设备上的对象信息进行特征提取后所得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务模型参数包括所述n个对象组分别对应的对象组池化向量；所述对象组编码特征包括所述n个对象组分别对应的对象组编码向量；所述n个对象组包括对象组i；i为小于或者等于n的正整数；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第一业务模型中基于候选业务数据的候选数据特征、所述对象平台特以及所述对象组注意力特征，预测所述业务对象针对所述候选业务数据的业务指标参数，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选业务数据的数量为m个，m为正整数；

6.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法由第一设备执行，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弘，黄东波，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：