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公开(公告)号：CN117474604A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311651811.3
申请日：2023-12-04
Applicant: 哈尔滨理工大学 , 中数(深圳)时代科技有限公司
IPC: G06Q30/0251 , G06F21/60 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供了一种基于联邦因子分解机的高效压缩内存的广告推荐算法及系统，属于服务推荐领域。为了解决现有广告推荐系统数据集过大，使用时会导致内存消耗过高且推荐效果一般的问题。本发明将内存效率极高的分解机模型xLightFM与联邦学习结合，包括对联邦学习的各个参与方数据集进行预处理，得到用于联邦学习的数据集，再进行基于联邦因子分解机的高效压缩内存的广告推荐算法训练，模型训练完成后再进行预测推理并通过可信第三方服务端将推理结果生成推荐列表返回给主办方。本发明在保护用户数据安全性的前提下同时可有效降低内存消耗，且适用于数据集较大的广告推荐系统，可有效降低广告平台的经济损耗。
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