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基于联邦学习的评分预测模型确定方法及装置 

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申请/专利权人:中国联合网络通信集团有限公司

摘要:本申请提供一种基于联邦学习的评分预测模型确定方法及装置,涉及网络安全技术领域,能够解决网络安全靶场所在的服务器侧存在数据压力过大的问题。该方法包括:服务器确定第一初始模型和第二初始模型;向每个客户端发送第一初始模型和第二初始模型。客户端基于训练集训练第一初始模型和第二初始模型,得到第一模型和第二模型。服务器接收第一模型和第二模型,并聚合每个客户端的第一模型得到第三模型,以及聚合每个客户端的第二模型得到第四模型;基于第三模型和第四模型,确定评分预测模型。本申请减小网络安全靶场所在的服务器侧的数据压力,并减小服务器与终端之间的传输带宽,还可以达到保障数据隐私的效果。

主权项:1.一种基于联邦学习的评分预测模型确定方法,其特征在于,应用于服务器,所述方法包括:确定第一初始模型和第二初始模型;所述第一初始模型用于表征用户特征;所述第二初始模型用于表征网络安全靶场的课程特征;向每个客户端发送所述第一初始模型和所述第二初始模型;接收来自每个客户端的第一模型和第二模型;所述第一模型由所述第一初始模型训练确定;所述第二模型由所述第二初始模型训练确定;聚合所述每个客户端的第一模型得到第三模型,以及聚合所述每个客户端的第二模型得到第四模型;基于所述第三模型和所述第四模型,确定评分预测模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国联合网络通信集团有限公司 基于联邦学习的评分预测模型确定方法及装置

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