【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，特别是涉及一种基于联邦学习的货物推荐系统和方法。
技术介绍
1、推荐系统能够提高智能堆垛机的货物检索效率。传统推荐系统往往基于单域进行推荐，然而用户兴趣很少是单一的，往往会延伸到不同的应用领域，基于单域的推荐系统因为缺乏目标域数据而很难为没有历史交互的新用户提供准确的推荐，冷启动问题是推荐系统的一个挑战。同时因为传统的推荐系统需要将隐私数据上传到中央服务器进行训练，这难免会造成用户的隐私泄露。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供了一种基于联邦学习的货物推荐系统和方法。
2、第一方面，本申请提供了一种基于联邦学习的货物推荐系统，所述系统基于联邦学习框架，将每个存储中心作为联邦学习框架的客户端，将中央服务器作为联邦学习框架的服务端，其中：
3、客户端基于本地源域中用户和货物交互数据训练货物推荐模型，将训练得到的模型参数上传至所述中央服务器；
4、中央服务器聚合不同客户端上传的模型参数，确定源域到目标域的跨域可转移特征，...
【技术保护点】
1.一种基于联邦学习的货物推荐系统，其特征在于，所述系统基于联邦学习框架，将每个存储中心作为联邦学习框架的客户端，将中央服务器作为联邦学习框架的服务端，其中：
2.根据权利要求1所述的货物推荐系统，其特征在于，所述客户端基于本地源域中用户和货物交互数据训练货物推荐模型，包括：
3.根据权利要求2所述的货物推荐系统，其特征在于，所述客户端还用于：
4.根据权利要求3所述的货物推荐系统，其特征在于，所述中央服务器用于：
5.根据权利要求1所述的货物推荐系统，其特征在于，所述客户端用于：
6.根据权利要求1所述的货...
【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习的货物推荐系统，其特征在于，所述系统基于联邦学习框架，将每个存储中心作为联邦学习框架的客户端，将中央服务器作为联邦学习框架的服务端，其中：
2.根据权利要求1所述的货物推荐系统，其特征在于，所述客户端基于本地源域中用户和货物交互数据训练货物推荐模型，包括：
3.根据权利要求2所述的货物推荐系统，其特征在于，所述客户端还用于：
4.根据权利要求3所述的货物推荐系统，其特征在于，所述中央服务器用于：
5.根据权利要求1所述的货物推荐系统，其特征在于，所述客户端用于：
6.根据权利要求1所述的货物推...
【专利技术属性】
技术研发人员：盖宇春，刘渊，狄奕成，
申请(专利权)人：无锡中鼎集成技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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