基于联合学习的联合推荐框架的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

摘要

本公提供了一种基于联合学习的联合推荐框架的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该方法包括：在联合学习的中心节点端预收集相关数据进行数据预训练；将预训练的数据训练神经网络的浅层模型；响应于用户端节点，选择带权重的不同聚合方式将所述浅层模型下发到用户端节点。用户在端节点通过冻结神经网络中浅层网络的参数；训练神经网络的深层网络的参数；对深层网络的参数进行本地模型训练；将训练出的本地模型上传至联合学习中心点端。本公开可以在不泄露或汇聚各方原始数据的前提下进行联合建模，保持训练数据的去中心化和分散化，实现在保护用户隐私的前提下给与用户个性化推荐。