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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法及系统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：CN115409203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210879263.9，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法及系统是由吴广君;艾正阳;亓子森;王勇设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法及系统。本方法为：1服务器选取多个客户端，并将所选推荐模型发送至每一客户端；2各客户端将本地数据划分为支持集和查询集；3各客户端基于本地支持集训练并更新收到的推荐模型；4各客户端将更新后的推荐模型在查询集上验证并计算模型梯度；5服务器收集各客户端计算的梯度，基于平均梯度更新推荐模型并将其发送给各客户端进行下一轮次的训练；6重复步骤3～5直到设定条件，各客户端得到一公共的推荐模型；7每一客户端利用本地数据训练该公共的推荐模型，得到各自的个性化推荐模型；8客户端m将目标应用场景中的交互数据输入个性化推荐模型，获取个性化推荐结果。

本发明授权一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型无关元学习的联邦推荐方法，其步骤包括： 1服务器选取多个客户端，并将所选推荐模型发送至每一所述客户端；其中，所述服务器选择用户客户端集合的一个子集然后将所述推荐模型的模型参数发送至子集中的每一个客户端；客户端m的本地模型参数 2各所述客户端将用于训练所述推荐模型的本地数据划分为支持集和查询集；客户端m将本地数据划分为支持集和查询集的方法为：21将用户m的本地交互序列数据划分为k个交互会话，即其中，对于第k个会话代表用户m在时间步所交互的项目，代表该会话的长度；22将该k个交互会话切分为互不相交的两部分，得到支持集以及查询集其中，xi,yi代表支持集中的第i个样本，xi表示一个交互会话a中除最后一个项目的项目序列，yi表示该交互会话a中的最后一个项目；x′i,y′i查询集中的第i个样本，x′i表示一个交互会话b中除最后一个项目的项目序列，y′i表示该交互会话b中的最后一个项目，为支持集中的样本总数，为查询集中的样本总数； 3各所述客户端基于本地的支持集采用模型无关元学习方法训练并更新接收到的所述推荐模型； 4各所述客户端将更新后的推荐模型在查询集上进行验证并计算所述推荐模型的梯度； 5服务器收集各所述客户端计算的梯度并进行平均，基于平均梯度更新所述推荐模型并将更新后的所述推荐模型发送给各所述客户端进行下一轮次的训练； 6重复步骤3～5直到设定条件，各所述客户端得到一公共的推荐模型； 7每一所述客户端利用本地数据训练该公共的推荐模型，得到各所述客户端的个性化推荐模型； 8客户端m将本地目标应用场景中的交互数据输入所述客户端m对应的所述个性化推荐模型，获取对应的个性化推荐结果；所述客户端m为所述服务器选取的用户m对应的客户端。

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