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龍圖騰網恭喜平安科技(深圳)有限公司申請的專利信息推薦模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113378049B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110649819.0，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權信息推薦模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由李澤遠;王健宗設計研發完成，并于2021-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本信息推薦模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請適用于人工智能技術領域，提供一種信息推薦模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法應用于客戶端，包括：從客戶端的本地數據庫中提取出所有用戶各自的興趣特征；將所有用戶各自的興趣特征進行用戶聚類，獲得該客戶端的用戶集群；按照用戶集群從本地數據庫中提取用戶的歷史行為數據作為訓練樣本進行本地模型訓練，生成該客戶端的本地模型；將該客戶端的本地模型上傳至中心服務器中，以使該中心服務器根據本地模型與其他客戶端的本地模型進行聯合訓練，獲得全局的信息推薦模型，其中，其他客戶端的本地模型為參與聯邦學習的其他客戶端在本地訓練獲得的本地模型。該方法可以解決單一用戶特征不完善、信息推薦效果不達預期的問題。

本發明授權信息推薦模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種信息推薦模型的訓練方法，其特征在于，所述方法應用于客戶端，包括：從所述客戶端的本地數據庫中提取出所有用戶各自的興趣特征；利用分組特征提取特征聚類模型將所述所有用戶各自的興趣特征進行用戶聚類，獲得所述客戶端的用戶集群；按照所述用戶集群從所述本地數據庫中提取用戶的歷史行為數據作為訓練樣本進行本地模型訓練，生成所述客戶端的本地模型；將所述客戶端的本地模型上傳至中心服務器中，以使所述中心服務器根據所述客戶端的本地模型與其他客戶端的本地模型進行聯合訓練，獲得全局的信息推薦模型，其中，所述其他客戶端的本地模型為參與聯邦學習的其他客戶端在本地訓練獲得的本地模型；其中，所述將所述所有用戶各自的興趣特征進行用戶聚類，獲得所述客戶端的用戶集群的步驟，包括：對于所述客戶端中的任意兩個用戶，根據所述兩個用戶各自的興趣特征計算出所述兩個用戶之間的特征相似度值；將所述兩個用戶之間的特征相似度值與預設的相似度閾值進行比較，若所述兩個用戶之間的特征相似度達到所述預設的相似度閾值要求，則將所述兩個用戶聚類到同一個用戶集群中，否則將所述兩個用戶分類到不同的兩個用戶集群中，直至所述客戶端本地的所有用戶都具有對應的用戶集群為止；其中，所述從所述客戶端的本地數據庫中提取出所有用戶各自的興趣特征的步驟，包括：從所述客戶端的本地數據庫中獲取目標用戶的歷史行為數據，其中，所述目標用戶為所述客戶端中的任意一個用戶，所述歷史行為數據包括所述目標用戶在所述客戶端中的歷史操作記錄；將所述目標用戶的行為數據輸入至預設的特征提取模型中，以使所述預設的特征提取模型按照時間敏感性對所述目標用戶的歷史行為數據進行興趣特征提取，獲得所述目標用戶的興趣特征。

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