一种基于超网络和联邦学习的评分预测系统及预测方法

摘要

本发明公开了一种基于超网络和联邦学习的评分预测系统及预测方法，该系统包括部署于服务器上的超网络和部署于终端设备上的评分预测网络，所述超网络包括：协同过滤模块，用于聚合其他用户那里的有用信息以学习生成该用户的协同向量；参数生成模块，以生成的用户的协同向量为输入，通过降维生成策略来生成该用户的物品表示矩阵和评分预测所需的参数；所述评分预测网络包括评分预测模块，根据生成的物品表示矩阵和评分预测所需的参数来预测用户对该物品的打分，同时计算所生成的参数的损失，并反馈给服务器，用于更新协同过滤模块和参数生成模块上的参数。本发明所公开的系统及方法计算量小，占用内存小，有利于提升运行效率，保护用户隐私。