在社交推荐中使用联邦学习，在客户端的用户建模中用户-项目图输入的是什么

在社交推荐中使用联邦学习时，客户端的用户建模中用户-项目图输入的是用户和项目之间的交互关系图，通常采用邻接矩阵的形式进行表示。这个图中的每个节点代表一个用户或者一个项目，节点之间的连边表示用户和项目之间的交互关系，例如用户的浏览、点赞、评论等行为。这个用户-项目图可以通过客户端本地的数据进行构建，然后通过加密和安全的通信协议传输到中央服务器进行联合建模和推荐模型的训练。通过联邦学习，可以充分利用用户的个性化数据和交互行为，提高推荐系统的效果和隐私保护性能。

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在社交推荐中使用联邦学习，在客户端的用户建模中输入的是什么

在社交推荐中使用联邦学习时，客户端的用户建模中通常输入的是一些用户的基本信息和行为数据，例如用户的性别、年龄、地理位置、好友列表、浏览历史、点赞和评论记录等。这些数据可以通过用户授权的方式在客户端本地进行收集和处理，然后通过加密和安全的通信协议传输到中央服务器进行联合建模和推荐模型的训练。通过联邦学习，可以充分利用用户的个性化数据，提高推荐系统的效果和隐私保护性能。

在社交推荐中使用联邦学习，在客户端的用户建模中，MLP(a点积b）→c是什么意思

在社交推荐中使用联邦学习，客户端的用户建模可以使用MLP(a点积b）→c来表示。其中，MLP指的是多层感知器（Multilayer Perceptron），a和b分别表示输入的两个向量，点积表示对应维度的元素相乘再相加，c表示输出的结果。这个模型可以用来预测用户在社交网络中可能感兴趣的内容或者推荐给用户可能感兴趣的其他用户。