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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本申请公开了一种因子分解机模型构建方法、设备及可读存储介质，所述因子分解机模型构建方法包括：获取预设初始化模型对应的初始化模型参数和第一稀疏数据，并基于初始化模型参数，与第二设备进行秘密共享，获得第一方秘密共享初始模型参数，以供第二设备确定第二方秘密共享初始模型参数，基于第一稀疏数据中的第一非零部分和第一方秘密共享初始模型参数，与第二设备进行联邦交互，以联合第二设备获取的第二稀疏数据中的第二非零部分和第二方秘密共享初始模型参数，计算秘密共享模型误差，基于秘密共享模型误差，对预设初始化模型进行更新，获得纵向联邦因子分解机模型。本申请解决了基于稀疏矩阵进行联邦学习时计算效率低的技术问题。
主权项：1.一种因子分解机模型构建方法，其特征在于，所述因子分解机模型构建方法应用于第一设备，所述因子分解机模型构建方法包括：获取预设初始化模型对应的初始化模型参数和第一稀疏数据，并基于所述初始化模型参数，与第二设备进行秘密共享，获得第一方秘密共享初始模型参数，以供所述第二设备确定第二方秘密共享初始模型参数；基于所述第一稀疏数据中的第一非零部分和所述第一方秘密共享初始模型参数，与所述第二设备进行联邦交互，以联合所述第二设备获取的第二稀疏数据中的第二非零部分和所述第二方秘密共享初始模型参数，计算秘密共享模型误差；所述基于所述秘密共享模型误差，对所述预设初始化模型进行更新，获得纵向联邦因子分解机模型的步骤包括：基于所述秘密共享模型误差，对所述秘密共享初始模型参数进行更新，获得秘密共享更新参数；基于所述秘密共享更新参数，与所述第二设备进行解密交互，得到第一目标模型参数，以供所述第二设备得到第二目标模型参数，其中，所述纵向联邦因子分解机模型包括属于所述第一设备的第一目标模型参数和属于所述第二设备的第二目标模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 因子分解机模型构建方法、设备及可读存储介质
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