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申请/专利权人：同盾科技有限公司;同盾控股有限公司

摘要：本公开提供一种基于FM和深度学习的跨特征联邦营销建模方法及装置，包括联邦发起方和联邦参与方基于本地的初始营销特征，获取第一特征；联邦发起方和联邦参与方根据初始营销特征和第一特征，获取第二特征；联邦发起方和联邦参与方根据第一特征和第二特征，获取本地FM模型的输出结果；联邦发起方和联邦参与方根据第二特征，获取本地深度模型的输出结果；联邦参与方根据的第二特征，获取第三特征；联邦参与方将本地FM模型的输出结果、本地深度模型的输出结果以及第三特征发送给联邦发起方；获取全局FM模型的输出结果；获取全局深度模型的输出结果；得到联邦营销模型的输出结果。本公开的方法能够不泄露各方特征数据，充分利用各方的特征数据。

主权项：1.一种基于FM和深度学习的跨特征联邦营销建模方法，其特征在于，联邦营销模型包括本地模型和全局模型，所述本地模型包括本地稀疏模型、本地嵌入模型、本地FM模型、以及本地深度模型；所述全局模型包括全局FM模型和全局深度模型，所述方法包括：联邦发起方和联邦参与方基于本地的初始营销特征，通过预设的本地稀疏模型，获取第一特征；所述联邦发起方和所述联邦参与方根据所述初始营销特征和所述第一特征，通过预设的本地嵌入模型，获取第二特征；所述联邦发起方和所述联邦参与方根据所述第一特征和所述第二特征，通过预设的本地FM模型，获取所述本地FM模型的输出结果；所述联邦发起方和所述联邦参与方根据所述第二特征，通过预设的本地深度模型，获取所述本地深度模型的输出结果；所述联邦发起方和所述联邦参与方根据所述的第二特征，对所述第二特征进行累和，获取第三特征；所述联邦参与方将所述本地FM模型的输出结果、所述本地深度模型的输出结果以及所述第三特征发送给联邦发起方；所述联邦发起方根据所述第三特征、所述联邦发起方对应的本地FM模型的输出结果以及所述联邦参与方对应的本地FM模型的输出结果，通过预设的全局FM模型，获取全局FM模型的输出结果；通过公式计算全局FM模型的输出结果； ；其中，表示全局FM模型的输出结果，分别为参与方和参与方的特征个数，表示本地FM的输出结果，表示参与方的累和，表示参与方的累和，k为每个网络负责训练的参数数量；所述联邦发起方根据所述联邦参与方对应的本地深度模型的输出结果、所述联邦发起方对应的本地深度模型的输出结果，通过预设的全局深度模型，获取全局深度模型的输出结果；所述联邦发起方对所述全局FM模型的输出结果、以及所述全局深度模型的输出结果进行累和，得到所述联邦营销模型的输出结果。

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