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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于梯度混洗的信息推荐方法及相关设备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：CN116383504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310368921.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于梯度混洗的信息推荐方法及相关设备是由刘洋;刘亲博;王轩;刘川意;韩培义;王兆国;张加佳设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于梯度混洗的信息推荐方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于梯度混洗的信息推荐方法及相关设备，所述方法包括：获取目标对象的历史评分项目的参数；获取多个待推荐项目，根据所述历史评分项目的参数、多个所述待推荐项目和已训练的信息推荐模型获取各所述待推荐项目对应的推荐分数，其中，所述已训练的信息推荐模型在训练过程中各个训练客户端基于预设的梯度混洗方式对训练梯度参数进行梯度混洗，并上传至中心服务器进行训练；根据各所述待推荐项目对应的推荐分数从多个所述待推荐项目中选择获取目标推荐项目，并向所述目标对象推送所述目标推荐项目。本发明有利于在推荐数据的过程中提高用户数据的安全性，从而保护用户信息数据的隐私。

本发明授权基于梯度混洗的信息推荐方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度混洗的信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标对象的历史评分项目的参数，其中，所述历史评分项目为所述目标对象已使用并评分的项目； 获取多个待推荐项目，根据所述历史评分项目的参数、多个所述待推荐项目和已训练的信息推荐模型获取各所述待推荐项目对应的推荐分数，其中，所述已训练的信息推荐模型在训练过程中各个训练客户端基于预设的梯度混洗方式对训练梯度参数进行梯度混洗，并上传至中心服务器进行训练，所述训练梯度参数为根据训练历史评分项目的参数、训练待推荐项目和所述信息推荐模型计算获得的预测评分的梯度向量，所述训练历史评分项目的参数和所述训练待推荐项目与所述历史评分项目的参数和所述待推荐项目分别一一对应； 所述信息推荐模型根据如下步骤进行训练： 各所述训练客户端根据所述训练历史评分项目的参数、所述训练待推荐项目和所述信息推荐模型，计算获取所述训练待推荐项目对应的预测评分，并根据所述预测评分获得所述训练梯度参数； 各所述训练客户端将所述训练梯度参数发送给第三方服务器，以触发所述第三方服务器对所述训练梯度参数进行混洗获得混洗训练梯度参数； 各所述训练客户端触发所述第三方服务器将各所述混洗训练梯度参数上传至所述中心服务器，以触发所述中心服务器根据接收到的所述混洗训练梯度参数构建中心训练数据以训练所述信息推荐模型； 所述各所述训练客户端将所述训练梯度参数发送给第三方服务器，以触发所述第三方服务器对所述训练梯度参数进行混洗，获得混洗训练梯度参数，包括： 各所述训练客户端触发所述中心服务器生成公钥和私钥，并触发所述中心服务器将所述公钥广播给各所述训练客户端； 各所述训练客户端根据所述公钥对各自对应的所述训练梯度参数进行加密，获得训练梯度加密参数，并将各所述训练梯度加密参数发送给所述第三方服务器； 各所述训练客户端触发所述第三方服务器对所有所述训练梯度加密参数进行混洗获得混洗训练梯度加密参数，并触发所述第三方服务器将所有所述混洗训练梯度加密参数发送给所述中心服务器； 各所述训练客户端触发所述中心服务器根据所述私钥对所有所述混洗训练梯度加密参数进行解密获得所述混洗训练梯度参数； 各所述客户端触发所述第三方服务器将各所述混洗训练梯度参数上传至所述中心服务器，以触发所述中心服务器根据接收到的所述混洗训练梯度参数构建中心训练数据以训练所述信息推荐模型的具体过程： 各所述训练客户端触发所述中心服务器将所有所述混洗训练梯度参数进行聚合获得全局梯度参数； 各所述训练客户端触发所述中心服务器根据所述全局梯度参数更新全局向量表，其中，所述全局向量表包括所有所述训练客户端的隐向量和所有所述训练历史评分项目的隐向量； 各所述训练客户端从所述中心服务器下载所述全局向量表，并根据更新后的所述训练客户端的隐向量和所述训练历史评分项目的隐向量，获得所述训练待推荐项目对应的预测评分； 根据所述预测评分和所述训练评分，对所述信息推荐模型的模型参数进行调整，并继续执行将所述训练历史评分项目的参数和所述训练待推荐项目输入所述信息推荐模型的步骤，直至满足预设训练条件，以得到已训练的信息推荐模型； 根据各所述待推荐项目对应的推荐分数从多个所述待推荐项目中选择获取目标推荐项目，并向所述目标对象推送所述目标推荐项目。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳西丽大学城哈工大校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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