联邦学习驱动的隐私保护推荐系统综述

联邦推荐系统综述.docx 一、推荐系统概述 推荐系统是互联网时代应对信息过载问题的重要工具，通过分析用户喜好、项目属性及交互记录，生成个性化的推荐内容，帮助用户发现和消费相关产品，同时有助于商家提升销售额。推荐系统主要包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐模型。协同过滤是两大核心策略之一，分为用户协同过滤（UCF）和项目协同过滤（ICF），前者基于用户间的相似性，后者依据物品间的相似性。深度学习的应用进一步提升了推荐系统的精准度。 1.1 协同过滤推荐 协同过滤利用用户或项目间的相似度来做出预测或推荐。基于邻域的方法计算用户或物品间的关联度，如皮尔逊相关系数、余弦相似度等，以发现潜在的兴趣匹配。然而，邻域方法的局限在于可扩展性问题，特别是当数据量庞大时，计算复杂度较高。基于模型的方法，如矩阵分解，通过构建低维表示学习用户和项目隐含特征，提高了推荐效率。 二、联邦学习背景 随着隐私保护法规的强化，传统的推荐系统面临数据收集和处理的挑战。联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习技术，允许模型在本地设备上训练，仅在必要时分享模型更新，从而保护用户数据隐私。联邦学习的起源可以追溯到多方计算和差分隐私领域，旨在减少数据集中敏感信息的暴露。 三、联邦推荐系统的融合 结合联邦学习的推荐系统（FedRS）旨在克服传统推荐的隐私风险，同时保持推荐效果。例如，在FedRS中，各参与方可以在不共享原始数据的情况下，利用本地数据训练推荐模型，然后汇总模型参数以改进全局模型。这种方法不仅尊重用户隐私，还能在众多设备和数据源上共享模型的改进，从而提高推荐的准确性和覆盖范围。 总结，本文深入探讨了推荐系统的工作原理，特别是协同过滤方法，以及联邦学习如何通过保护数据隐私来促进推荐系统的优化。联邦推荐系统为个性化推荐提供了一种可行且安全的解决方案，是未来信息分发领域的研究热点。