一种基于隐私保护的电商用户画像设计方法

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一种基于隐私保护的电商用户画像设计方法
申请号:CN202510552776
申请日期:2025-04-29
公开号:CN120493297A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于隐私保护的电商用户画像设计方法,属于计算机技术领域,包括:获取电商平台的用户数据后对电商的用户数据进行处理,包括数据分级,敏感数据分类和敏感数据识别;对敏感数据进行数据脱敏处理,根据不同分层标签采用不同的脱敏规则,包括静态脱敏和动态脱敏;驱动跨平台用户画像的联邦学习模型建模,包括横向联邦学习和纵向联邦学习;通过大模型增强隐私保护机制,包括大语言模型和联邦大模型训练;输出最终隐私保护用户画像。本发明基于隐私保护的电商用户画像设计方法能够有效保护用户的敏感信息不被泄露,具有更高的实际意义。
技术关键词
电商用户画像 联邦学习模型 敏感数据识别 脱敏规则 隐私保护机制 脱敏策略 横向联邦 大语言模型 差分隐私 平衡隐私保护 查询系统 加密 生成数据源 动态 标签 参数 多任务
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