公开(公告)号：CN113487351A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110755722.8

申请日：2021-07-05

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 刘洋 ,  俞陈佳 ,  王轩 ,  徐睿峰 ,  廖清 ,  蒋琳 ,  漆舒汉

IPC: G06Q30/02 ,  G06F21/62 ,  G06K9/62 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种隐私保护广告点击率预测方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：将全局模型下发至各个客户端，以使各个客户端训练本地模型，分别通过计算因子分解机组件和深度学习组件的梯度获得权重更新向量；计算各个客户端之间的相似度；采用聚类联邦学习算法，对所有客户端进行聚类，使每个聚类生成一个全局模型；在每个聚类中，将全局模型下发给该聚类中的所有客户端，以使该聚类中的所有客户端更新本地模型，直至全局模型收敛或达到最大轮次；接收某个用户的客户端发送的请求，在相应聚类中将全局模型下发给该用户的客户端，以计算该用户的候选广告的广告点击率。本发明保持联邦学习模型可用性的同时保护客户端数据的隐私安全。