【摘 要】
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基于联邦学习的推荐系统可以在保护用户隐私的情况下,联合多方数据,提升推荐系统的性能,已经成为推荐领域的研究热点之一。联邦协同过滤是联邦推荐系统中最经典及最常用的算
【基金项目】
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国家重点研发计划“云计算和大数据”重点专项(2018YFB1003503),国家重点研发计划“高性能计算”重点专项(2018YFB0204400),国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”专项(2017YFB1401202)。
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基于联邦学习的推荐系统可以在保护用户隐私的情况下,联合多方数据,提升推荐系统的性能,已经成为推荐领域的研究热点之一。联邦协同过滤是联邦推荐系统中最经典及最常用的算法之一。然而,针对联邦协同过滤系统的冷启动问题的研究工作相对较少。针对这一问题,本文提出了一种基于安全内积协议的解决方案。具体地,在系统中添加新用户或新物品时,联合多方评分矩阵,利用安全内积的方法,对多方数据进行相似矩阵的求解,从而完成推荐输出。本文在MovieLens数据集上对所述方法进行了验证。结果表明:本方法能够有效解决基于相似度的协同过滤
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