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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推薦模型訓練方法、系統、計算機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：CN114912627B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202210505161.0，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權推薦模型訓練方法、系統、計算機設備及存儲介質是由司世景;王健宗;朱智韜;肖京設計研發完成，并于2022-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本推薦模型訓練方法、系統、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能領域，公開了一種推薦模型訓練方法、系統、計算機設備及存儲介質，其中方法包括：服務器將所有客戶端進行K?means聚類得到多個客戶端組合，在每一客戶端組合選取相同數量的目標客戶端，得到多個目標客戶端，并將全局模型發送至每一目標客戶端；目標客戶端根據本地數據集和全局模型更新目標客戶端的推薦模型，并根據本地數據集更新全局模型得到更新參數數據；服務器根據接收到的多個更新參數數據更新全局模型，得到新的全局模型，直至新的全局模型滿足收斂條件停止更新推薦模型；本發明提高了模型精度，并確保了不同類別客戶端參與的公平性，使得各客戶端的推薦模型均具有較好的性能，從而提高了聯邦推薦系統的公平性和魯棒性。

本發明授權推薦模型訓練方法、系統、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種推薦模型訓練方法，其特征在于，包括：服務器將所有客戶端進行K-means聚類得到多個客戶端組合，在每一所述客戶端組合選取相同數量的目標客戶端，得到多個所述目標客戶端，并將全局模型發送至每一所述目標客戶端；所述目標客戶端根據本地數據集和所述全局模型更新所述目標客戶端的推薦模型，并根據所述本地數據集更新所述全局模型得到所述全局模型的更新參數數據，并將所述更新參數數據發送至所述服務器；所述服務器根據接收到的多個所述更新參數數據更新所述全局模型，得到新的所述全局模型；在新的所述全局模型未滿足收斂條件時，所述服務器重新將所有所述客戶端進行聚類得到多個所述目標客戶端，并將新的所述全局模型發送至各所述目標客戶端，以接收各所述目標客戶端返回的所述更新參數數據并對所述全局模型進行更新，直至最新的所述全局模型滿足所述收斂條件時，通知各所述客戶端停止更新所述推薦模型；其中，所述根據本地數據集和所述全局模型更新所述目標客戶端的推薦模型，包括：根據所述本地數據集更新推薦模型，得到更新推薦模型后的損失梯度；根據所述全局模型、推薦模型和校正系數，計算得到校正梯度；根據所述校正梯度和所述損失梯度，采用梯度下降法對所述推薦模型進行校正更新，直至模型更新輪數為預設輪次數；所述校正梯度通過如下方式計算得到： 其中，表示第個目標客戶端在第訓練輪次的校正梯度；表示第個目標客戶端本地保存的最新的推薦模型，為該目標客戶端在上一訓練輪次（即第訓練輪次）更新得到的推薦模型；為校正系數；表示二范數；表示在第訓練輪次時服務器發送至客戶端的全局模型，即上一訓練輪次（第訓練輪次）時服務器更新得到的全局模型；表示該目標客戶端根據本地數據集對，目標客戶端本地的推薦模型，進行更新計算得到的損失函數梯度。

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