公开(公告)号：CN116522007A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310814010.8

申请日：2023-07-05

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 何向南 ,  张洋 ,  冯福利 ,  白移梦 ,  胡治宇

IPC: G06F16/9535 ,  G06N20/00 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种面向推荐系统模型的数据遗忘学习方法、装置及介质，该数据遗忘学习方法包括以下步骤：先得到推荐系统模型对于样本在训练数据集下的计算函数，其输出为对样本的预测，且该模型已经在训练数据集上训练到最优，通过该最优模型和影响函数估计，得到擦除不可用数据集后的模型。本发明不改变原始模型的训练架构、模型架构及部署方式，删除对于数据擦除不重要的模型参数，提升了基于影响函数擦除数据的准确度和擦除数据效率。

公开(公告)号：CN116522007B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310814010.8

申请日：2023-07-05

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 何向南 ,  张洋 ,  冯福利 ,  白移梦 ,  胡治宇

IPC: G06F16/9535 ,  G06N20/00 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种面向推荐系统模型的数据遗忘学习方法、装置及介质，该数据遗忘学习方法包括以下步骤：先得到推荐系统模型对于样本在训练数据集下的计算函数，其输出为对样本的预测，且该模型已经在训练数据集上训练到最优，通过该最优模型和影响函数估计，得到擦除不可用数据集后的模型。本发明不改变原始模型的训练架构、模型架构及部署方式，删除对于数据擦除不重要的模型参数，提升了基于影响函数擦除数据的准确度和擦除数据效率。