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龙图腾网获悉中移(杭州)信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利联邦推荐模型训练方法、终端设备、服务器及介质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：CN116911383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310934218.3，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权联邦推荐模型训练方法、终端设备、服务器及介质是由贝琛圆;陈娴;陈向君;邹林韵;宋华华设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦推荐模型训练方法、终端设备、服务器及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种联邦推荐模型训练方法、终端设备、服务器及介质。该方法应用于服务端，包括：接收至少两个客户端的训练请求；训练请求中包括客户端的客户端类型，该客户端类型根据各客户端的计算能力进行划分；向客户端下发客户端类型对应的全局推荐模型和训练参数；训练参数包括全局模型参数和迭代次数；客户端根据训练参数，采用本地的用户行为数据对全局推荐模型进行联邦训练；用户行为数据包括用户对待推荐对象的历史点击、浏览和收藏信息。通过针对不同客户端的计算能力下发不同大小的模型，提高计算资源受限的客户端模型训练的收敛速度，使其能充分参与联邦训练的迭代与聚合，确保模型性能。

本发明授权联邦推荐模型训练方法、终端设备、服务器及介质在权利要求书中公布了：1.一种联邦推荐模型训练方法，应用于服务端，其特征在于，所述方法包括： 接收至少两个客户端的联邦推荐模型的训练请求；所述训练请求包括所述客户端的客户端类型，所述客户端类型根据各所述客户端的计算能力进行划分； 向所述客户端下发所述客户端类型对应的全局推荐模型和训练参数；所述训练参数包括全局模型参数和迭代次数； 所述客户端根据所述训练参数，采用本地用户行为数据作为训练样本，对所述全局推荐模型进行联邦训练；所述用户行为数据包括用户对待推荐对象的历史点击、浏览和收藏信息； 接收所述客户端的第一模型参数，并将所述第一模型参数下发给各所述客户端，接收各所述客户端的异构聚合模型参数，对所述客户端类型相同的客户端的异构聚合模型参数进行平均聚合，得到第二模型参数； 将所述第二模型参数下发给各所述客户端；所述客户端根据所述第二模型参数对所述全局推荐模型进行联邦训练； 所述客户端类型包括大型客户端、中型客户端和小型客户端；所述全局推荐模型包括所述大型客户端对应的第一全局模型、所述中型客户端对应的第二全局模型以及所述小型客户端对应的第三全局模型；所述全局推荐模型包括参数共享层和特征隔离层； 所述第三全局模型的参数共享层，按照第一预设比例对所述第一全局模型的第一模型参数，和或，所述第二全局模型的第一模型参数进行聚合，得到异构聚合模型参数； 所述第二全局模型的参数共享层，按照第二预设比例对所述第一全局模型的第一模型参数进行聚合，得到异构聚合模型参数。

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