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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利信息推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113378049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110649819.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权信息推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由李泽远;王健宗设计研发完成，并于2021-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于人工智能技术领域，提供一种信息推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法应用于客户端，包括：从客户端的本地数据库中提取出所有用户各自的兴趣特征；将所有用户各自的兴趣特征进行用户聚类，获得该客户端的用户集群；按照用户集群从本地数据库中提取用户的历史行为数据作为训练样本进行本地模型训练，生成该客户端的本地模型；将该客户端的本地模型上传至中心服务器中，以使该中心服务器根据本地模型与其他客户端的本地模型进行联合训练，获得全局的信息推荐模型，其中，其他客户端的本地模型为参与联邦学习的其他客户端在本地训练获得的本地模型。该方法可以解决单一用户特征不完善、信息推荐效果不达预期的问题。

本发明授权信息推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信息推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法应用于客户端，包括：从所述客户端的本地数据库中提取出所有用户各自的兴趣特征；利用分组特征提取特征聚类模型将所述所有用户各自的兴趣特征进行用户聚类，获得所述客户端的用户集群；按照所述用户集群从所述本地数据库中提取用户的历史行为数据作为训练样本进行本地模型训练，生成所述客户端的本地模型；将所述客户端的本地模型上传至中心服务器中，以使所述中心服务器根据所述客户端的本地模型与其他客户端的本地模型进行联合训练，获得全局的信息推荐模型，其中，所述其他客户端的本地模型为参与联邦学习的其他客户端在本地训练获得的本地模型；其中，所述将所述所有用户各自的兴趣特征进行用户聚类，获得所述客户端的用户集群的步骤，包括：对于所述客户端中的任意两个用户，根据所述两个用户各自的兴趣特征计算出所述两个用户之间的特征相似度值；将所述两个用户之间的特征相似度值与预设的相似度阈值进行比较，若所述两个用户之间的特征相似度达到所述预设的相似度阈值要求，则将所述两个用户聚类到同一个用户集群中，否则将所述两个用户分类到不同的两个用户集群中，直至所述客户端本地的所有用户都具有对应的用户集群为止；其中，所述从所述客户端的本地数据库中提取出所有用户各自的兴趣特征的步骤，包括：从所述客户端的本地数据库中获取目标用户的历史行为数据，其中，所述目标用户为所述客户端中的任意一个用户，所述历史行为数据包括所述目标用户在所述客户端中的历史操作记录；将所述目标用户的行为数据输入至预设的特征提取模型中，以使所述预设的特征提取模型按照时间敏感性对所述目标用户的历史行为数据进行兴趣特征提取，获得所述目标用户的兴趣特征。

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