【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及poi预测，涉及但不限于一种基于联邦学习的poi预测方法及装置、设备、存储介质。
技术介绍
1、随着个性化服务平台的日益增长，基于位置的社交网络(lbsns)已经成为一个大众喜爱的社交平台，用户在社交平台留下大量的签入兴趣点(point of interests，poi)，这些数据为用户个性化服务研究提供了数据支撑，下一个地点预测一直是基于位置的个性化服务的一个长期问题。
2、poi预测技术是一种利用用户的历史位置和行为数据，来推荐适合用户的下一个兴趣点或目的地的技术，在导航、搜索、广告等领域有着广泛的应用。在目前相关技术中，poi预测方法包括基于传统机器学习的预测方法、基于深度学习的预测方法和基于多任务学习的预测方法等。
3、然而，目前相关技术中的poi预测方法存在预测不准确的问题，因此，如何提高poi预测的准确率，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供的基于联邦学习的poi预测方法及装置、设备、存储介质，能够提高po...
【技术保护点】
1.一种基于联邦学习的兴趣点POI预测方法，其特征在于，应用于目标设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标设备为所述POI模型系统中的其中一个终端设备，在所述将所述当前位置信息和所述当前用户画像特征数据输入目标POI模型中，得到所述待预测用户的下一个POI的预测结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述预设联邦学习框架，利用所述训练参数和所述目标设备对应的样本数据训练所述初始POI模型，获得与所述目标设备对应的模型参数之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2...
【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习的兴趣点poi预测方法，其特征在于，应用于目标设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标设备为所述poi模型系统中的其中一个终端设备，在所述将所述当前位置信息和所述当前用户画像特征数据输入目标poi模型中，得到所述待预测用户的下一个poi的预测结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述预设联邦学习框架，利用所述训练参数和所述目标设备对应的样本数据训练所述初始poi模型，获得与所述目标设备对应的模型参数之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述预设联邦学习框架，利用所述训练参数和所述目标设备对应的样本数据训练所述初始poi模型，获得与所述目标设备对应的模型参数之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获得所述目标poi模型之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设联邦学...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚慧学，倪斌，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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