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【發明公布】客戶挖掘模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質_中國銀行股份有限公司_202310516002.5 

申請/專利權人:中國銀行股份有限公司

申請日:2023-05-09

公開(公告)日:2023-07-14

公開(公告)號:CN116431926A

主分類號:G06F16/9535

分類號:G06F16/9535;G06Q40/02;G06F18/214;G06N3/098;G06F21/60

優先權:

專利狀態碼:在審-公開

法律狀態:2023.07.14#公開

摘要:本申請提供了一種客戶挖掘模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質。其中,在客戶挖掘模型的訓練方法中,通過聯邦學習可以做到聯邦系統參與方的自有數據不離開本地,而后聯邦系統可以通過加密機制下的參數交換方式,即在不違反數據隱私法規情況下,訓練得到一個客戶挖掘模型。解決了現有技術中在進行客戶挖掘模型的構建時,由于數據的單一性,通過現有數據進行構建的客戶挖掘模型在應用時的效果不太理想,可能遺漏很多潛在客戶的問題。

主權項:1.一種客戶挖掘模型的訓練方法,其特征在于,應用于聯邦學習系統,所述聯邦學習系統包括多個參與方,其中,所述客戶挖掘模型的訓練方法,包括:接收各個參與方的加密參數;確定當前的模型訓練模式,其中,所述模型訓練模式包括橫向聯邦學習模式和縱向聯邦學習模式;若所述模型訓練模式為橫向聯邦學習模式,則利用所述加密參數對預設的初始模型進行模型訓練,得到訓練后的模型的模型參數,利用所述訓練后的模型參數對所述各個參與方的本地模型進行訓練,并返回執行所述接收各個參與方的加密參數,直至所述各個參與方的本地模型訓練結束,得到所述各個參與方的客戶挖掘模型;若所述模型訓練模式為縱向聯邦學習模型,則針對每一個所述參與方,確定出所述參與方對應的加密參數,利用所述加密參數訓練所述參與方的本地模型,并返回執行所述接收各個參與方的加密參數,直至所述各個參與方的本地模型訓練結束,得到所述各個參與方的客戶挖掘模型。

全文數據:

權利要求:

百度查詢: 中國銀行股份有限公司 客戶挖掘模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質

免責聲明
1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息,力求客觀、公正,但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解,僅供參考使用,不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。

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