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申请/专利权人：浙江工商大学
摘要：本发明公开了一种基于合作博弈论和集成蒸馏的联邦推荐方法、设备及存储介质。由于服务器无法明确控制每个客户端所拥有的数据的性质，本发明采用合作博弈论中的ShapleyValues的概念来挑选客户端参与训练。利用这种有偏见的客户端选择策略，实现了在每轮选出对联邦推荐模型贡献度大的客户端组参与合作训练。在此基础上，本发明采用集成蒸馏的策略，加权集成筛选后的多个本地推荐模型来指导全局模型的训练，降低了由于各客户端的训练数据的非独立同分布对模型训练的影响，从而提高了推荐系统的性能。最后，本发明提出了数据标签纠正方法来检测并纠正损坏的客户端数据样本，从而使恢复的客户端也有机会做出贡献。
主权项：1.一种基于合作博弈论和集成蒸馏的联邦推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：选择若干个客户端放入一个子集中得到参与客户端子集；步骤二：服务器端给参与客户端子集里的所有客户端发送当前的全局模型；参与客户端收到全局模型后，将它作为本地模型并在本地数据集上进行更新并将更新结果上传给服务器；步骤三：服务器展开合作博弈的游戏；将每个参与客户端上传的更新作为该游戏中的玩家；在验证集上，计算每个客户端的边际贡献；步骤四：根据边际贡献值更新重要性向量，同时计算重要性得分；步骤五：所有被选择的参与客户端的模型作为教师模型，全局模型作为学生模型；步骤六：服务器将客户端教师模型集合集成蒸馏到一个服务端学生模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工商大学 基于合作博弈论和集成蒸馏的联邦推荐方法、设备及存储介质
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