基于联邦学习的用户服务策略确定方法、装置及电子设备

摘要

本申请涉及一种基于联邦学习的用户服务策略确定方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：模型训练的标签方对多个用户的用户标签进行加密生成加密信息；模型训练的至少一个特征方根据所述加密信息生成其对应的用户特征的特征信息量；所述至少一个特征方根据特征信息量依次和标签方基于联邦学习进行模型训练以生成用户评分模型；根据当前用户的用户数据生成用户特征；将所述用户特征输入经过多方联邦学习生成的用户评分模型中，得到用户评分；将所述用户评分和预设区间进行比对，以确定所述用户的服务策略并进行推送。本申请涉及的方法，能够在保障用户数据安全下快速准确的为用户提供最恰当的服务策略。