公开(公告)号：CN118606986A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410638595.7

申请日：2024-05-22

Applicant: 上海浦东发展银行股份有限公司 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 王忠杰 ,  原浩宸 ,  贺祥 ,  胡睿晗 ,  周骏 ,  冯云青 ,  龚乐诚

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06N20/00 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于纵向联邦多层感知机和持续学习的服务推荐方法，属于服务计算与服务推荐技术领域。解决了现有技术中传统的服务推荐算法无法充分利用同一用户在多个服务提供商中的全部数据的问题；本发明在出现推荐任务需要进行联邦学习训练或推理时，服务提供商通过协商引入可信第三方；服务提供商之间通过可信第三方采用隐私集合求交技术进行求交，获取双方共同的用户空间；基于共同的用户空间本地采用具有动态结构的多层感知机计算得到中间结果；服务提供商对中间结果进行加密，通过密文数据交互得到计算结果和回传梯度；最终服务提供商通过掩码技术获得实际的计算结果和回传梯度。本发明有效提升了数据应用的全面性，可以应用于服务推荐。

公开(公告)号：CN114721674A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210448435.7

申请日：2022-04-26

Applicant: 上海浦东发展银行股份有限公司

Inventor： 龚乐诚 ,  马兴宇 ,  康平

IPC: G06F8/61 ,  G06F8/71 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种模型部署方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取模型配置信息、元数据和模型文件，其中，所述模型配置信息包括：环境镜像信息；将所述模型文件和所述模型配置信息上传至测试Kubernetes集群的本地，并将所述模型配置信息写入后台数据库；根据所述模型配置信息生成第一yaml配置文件；接收测试指令，并将所述测试指令发送至所述测试Kubernetes集群，以使所述测试Kubernetes集群根据所述第一yaml配置文件部署模型，通过本发明的技术方案，解决了模型管理中的元数据信息缺失、缺乏模型评估结果、模型部署中的计算资源监控缺失以及缺乏弹性扩容的问题。能够简化模型部署的过程，支持动态弹性扩容，可以随时增加模型计算总资源。

公开(公告)号：CN115617798A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211266632.3

申请日：2022-10-17

Applicant: 上海浦东发展银行股份有限公司

Inventor： 张玥玥 ,  康平 ,  周骏 ,  龚乐诚 ,  金依扬 ,  马兴宇 ,  解英杰 ,  王晓林

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/23 ,  G06F16/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请涉及一种预测模型生成方法、模型预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过接收预测模型生成请求，从本地获取与用户标识对应的用户数据，并将用户数据与初始数据表中的多条数据记录进行整合得到目标数据表，对目标数据表进行预处理，并将预处理后的数据中的用户类型作为模型的标准输出，用户数据作为模型输入进行模型训练得到预测模型，然后根据预测模型进行模型预测，得到全量预测结果，能够预测结果的准确性，从而保证根据预测结果进行数据推荐的精准性。