面向隐私保护的联邦协作过滤个性化推荐系统

Jan, 2019

面向隐私保护的联邦协作过滤个性化推荐系统

Federated Collaborative Filtering for Privacy-Preserving Personalized Recommendation System

Muhammad Ammad-ud-din, Elena Ivannikova, Suleiman A. Khan, Were Oyomno, Qiang Fu...

TL;DR本文介绍了一个基于随机梯度方法的联邦协作过滤模型，并将其应用于用户推荐系统，旨在提高用户隐私保护，且实验表明，在联邦实现中，相较于标准实现而言，推荐系统的性能并未降低。

Abstract

The increasing interest in user privacy is leading to new privacy preserving machine learning paradigms. In the federated learning paradigm, a master machine learning model is distributed to user clients, the cli

privacy preserving machine learning federated learning collaborative filter personalized recommendation system user privacy

发现论文，激发创造

使用联邦学习的电影推荐隐私保护系统

本研究提出了一种基于联邦学习的电影推荐系统，采用新颖的联邦学习方案 FedQ, 通过量化和压缩阶段来保护隐私和减少通信开销，从而创建出同时保护隐私和提供个性化推荐的学习模型。

Mar, 2023

使用差分隐私原型联邦推荐

我们提出了一种新的联邦学习方法，以保护敏感数据领域（如医学或银行业）中的用户隐私，同时用于推荐系统，不提取原始数据、用户统计数据或个人偏好信息，通过构建一组原型，推断全局行为模式，提供差分隐私保证，并实现局部模型的本地适应，取得了远优于传统中心计算模型、准确度高且具备可证明隐私保障的推荐效果。

Mar, 2020

Efficient-FedRec: 保护隐私的新闻推荐高效联邦学习框架

本篇论文提出了一种有效的联邦学习框架，用于保护隐私的新闻推荐，通过在服务器上维护一个大的新闻模型和在服务器和客户端共享的轻量级用户模型来分解新闻推荐模型，实现了客户端的计算和通信成本的降低，并通过隐私保护的安全聚合方法对梯度进行聚合。

Sep, 2021

联邦学习中的个性化改善隐私 - 准确性权衡

研究分布式机器学习系统，并基于修正的随机优化算法实现私人级联学习，在保证局部模型私密性的同时，与全局模型进行协调，提升了准确性和隐私保护的平衡。

Feb, 2022

联邦神经协同过滤

本文提出一种改进的基于联邦学习的神经协同过滤推荐系统，名为 FedNCF，通过隐私保护聚合提高用户数据的安全性和数据保护合规性，并且在与原始 NCF 系统相比不降低推荐质量的情况下，实现更快的模型收敛速度。

Jun, 2021

联邦推荐系统综述

本文综述了联邦学习在推荐系统中的应用，探讨了隐私机制、聚合策略、异构问题和通信成本等方面面临的挑战和解决方案，同时介绍了相关开源平台，并提出了未来研究方向。

Dec, 2022

探索联邦学习的机器学习模型：方法、性能和限制的综述

分布式学习框架 - 联邦学习增强了个人数据隐私保护，允许协作研究且无需共享敏感数据；通过多源信息合作，提供更多种类的洞察力。本文是对隐私保护机器学习的系统性文献综述，通过 PRISMA 指南对近年来得出的有关联邦学习的监督 / 非监督机器学习算法、集成方法、元启发式方法、区块链技术和强化学习，以及联邦学习应用进行了广泛回顾。旨在为研究人员和实践者提供从机器学习角度对联邦学习的全面概述，并提供了一些开放问题和未来研究方向的讨论。

Nov, 2023

隐私保护新闻推荐模型学习

本文提出了一种基于联邦学习的隐私保护新闻推荐模型训练方法，将用户行为数据存储在本地设备上并使用局部差分隐私 (LDP) 技术保护用户信息，采用多个用户设备上传模型的局部渐变并通过聚合全局模型进行模型训练，实验证明该方法能有效训练一种具有隐私保护功能的新闻推荐模型。

Mar, 2020

用户同意的联邦推荐系统抵御个性化属性推断攻击

通过用户许可的联合推荐系统（UC-FedRec），我们提出了一种能够灵活满足用户不同隐私需求的推荐系统，以最小的推荐准确度代价实现用户的隐私保护。在不同的真实数据集上进行的实验表明，我们的框架相比基线更加高效和灵活。

Dec, 2023

联邦学习的个性化技术综述

本文调查了针对非独立同分布数据的个性化联邦学习的研究，此技术可让多方参与联合学习，从而达到隐私保护的目的。

Mar, 2020