联邦推荐中通过项目建模得到的是项目嵌入还是项目的嵌入

联邦推荐中通过项目建模得到的是项目的嵌入（project embedding）。项目嵌入是指将一个项目表示为高维向量，其中每个维度代表该项目的某个特征或属性。而项目的嵌入则是将这个高维向量压缩成一个低维向量，以便用于推荐系统中的相似性计算。项目建模是将项目转化为嵌入的过程，常用的方法有基于矩阵分解的方法和基于深度学习的方法。项目嵌入不仅可以用于推荐系统，还可以应用于信息检索、文本分类等领域。

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在基于图神经网络的社交推荐中，使用联邦学习算法，项目建模和用户建模得出的项目的嵌入和用户的嵌入连接得到的是用户-项目交互图的嵌入。这个嵌入可以反映用户和项目之间的相似性和关联程度，进而用于推荐系统中的推荐算法。具体来说，通过联邦学习算法，不同用户可以在本地训练自己的模型，从而避免了用户数据隐私的泄露。然后，将本地模型的参数进行聚合，得到全局模型的参数。最后，使用全局模型的参数，通过图神经网络对用户-项目交互图进行嵌入学习，得到用户和项目的嵌入表示。这些嵌入表示可以用于计算用户和项目之间的相似性和关联程度，进而实现推荐算法。

在基于图神经网络的联邦推荐中，如何计算用户建模中的用户-项目图使用GAT得出嵌入向量

在基于图神经网络的联邦推荐中，用户建模中的用户-项目图可以使用GAT（Graph Attention Network）来得出嵌入向量。GAT是一种基于注意力机制的图神经网络，可以学习到节点之间的重要性，从而在嵌入过程中考虑节点之间的相互作用。

具体来说，GAT通过计算每个节点与其邻居节点的相似性得到注意力系数，然后将这些注意力系数与节点的嵌入向量相乘并求和，得到每个节点的上下文嵌入向量。在用户建模中，可以将用户-项目图看作一个有向图，其中用户和项目都是节点，用户到项目的交互行为可以看作是边。通过GAT计算得到每个节点的嵌入向量，即可进行联邦推荐。

需要注意的是，联邦推荐中涉及到多个数据源的情况，可以使用联邦学习来进行模型训练，从而保护用户隐私和数据安全。