基于纵向联邦学习的模型更新方法、装置、设备及介质

摘要

本发明公开了一种基于纵向联邦学习的模型更新方法、装置、设备及介质。方法包括：接收到模型更新请求，从联盟链中选择第一业务节点和第二业务节点，从第一业务节点中抽取第一用户标识，从第二业务节点中抽取第二用户标识；若第一用户标识与第二用户标识匹配，则发送匹配结果至第一业务节点和第二业务节点，以使第一业务节点和第二业务节点分别将业务数据中的用户产品评分矩阵进行分解，获得第一用户矩阵和第二用户矩阵；发送数据交换指令至第一业务节点和第二业务节点，以交换第一用户矩阵和第二用户矩阵中的用户隐向量并更新模型。本发明提高模型更新的准确性。