基于球树算法和联邦学习的推荐模型更新系统及方法.pdf
文本预览下载声明
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117421486A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311738313.2
(22)申请日2023.12.18
(71)申请人杭州金智塔科技有限公司
地址3
显示全部
文档详情
相似文档
-
一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法、系统及装置.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112990476 B
(45)授权公告日 2022.04.12
(21)申请号 202110177803.4 (56)对比文件
-
基于联邦学习的聚类模型训练系统及方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 115994226 A
(43)申请公布日 2023.04.21
(21)申请号 202310278688.9
(22)申请日 2023.03.21
(71)申请人 杭州金智塔科技有限公司
地址 3
-
基于联邦学习的推荐系统综述.pptx
基于联邦学习的推荐系统综述;
l引言
-背景
-联邦学习概述
-联邦推荐概述
l联邦推荐系统的架构设计
l推荐系统的联邦化
l隐私保护技术在联邦推荐系统中的应用
l未来研究展望
l致谢;
l在传统的推荐算法中，为了构建一个全局的模型，通常需要收集所有用户的原始数据并上传至服务端,这样的做法往往存在用户隐私泄漏的问题。
l联邦学习使得在模型训练的整个过程中，用户的原始数据始终保留在用户（客户端）本地，服务端和用户之间通过共享加密的或不包含隐私信息的中间参数的方式，进行模型训练和参数更新，进而在保护用户隐私的前提下构建一个有效的机器学习模型。
l随着联邦学习技术的发展，对基于联邦学习的推荐算法（以
-
一种基于联邦学习的预测系统及方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112990612 B
(45)授权公告日 2021.08.10
(21)申请号 202110532140.3 (51)Int.Cl.
-
联邦推荐系统算法效率优化及隐私保护方法.docx
联邦推荐系统算法效率优化及隐私保护方法
一、引言
随着互联网技术的飞速发展，推荐系统在各个领域的应用越来越广泛。然而，传统的推荐系统在处理大规模数据时面临着算法效率的挑战，同时用户数据的隐私保护问题也日益凸显。为了解决这些问题，联邦推荐系统逐渐成为研究的热点。本文将重点探讨联邦推荐系统的算法效率优化及隐私保护方法。
二、联邦推荐系统概述
联邦推荐系统是一种分布式推荐系统，它通过将数据留在本地设备或服务器上，同时利用边缘计算等技术，实现了对数据的分布式处理和隐私保护。该系统可以有效地提高推荐算法的效率和准确性，同时保护用户隐私。
三、算法效率优化方法
1.数据稀疏性优化：针对数据稀疏性问题，可以
-
联邦推荐系统算法效率优化及隐私保护方法.docx
联邦推荐系统算法效率优化及隐私保护方法
一、引言
随着互联网的飞速发展，推荐系统已成为各类在线平台的核心功能之一。然而，在推荐系统实施过程中，效率和隐私保护成为了两大重要挑战。尤其是在联邦学习的背景下，如何在保障数据隐私的同时，提高推荐算法的效率，成为了研究的热点问题。本文将探讨联邦推荐系统算法的效率优化及隐私保护方法。
二、联邦推荐系统的基本原理与挑战
联邦推荐系统利用分布式设备上的数据，通过联邦学习的方式，在保护用户隐私的同时，实现推荐模型的训练和优化。其基本原理是，各设备上的数据不直接上传至服务器，而是在本地进行模型训练后，将模型更新参数发送至服务器进行聚合，从而保护用户数据的隐私。然而
-
基于联邦学习模式的步态识别模型训练方法与系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114882582 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210355478.0 H04L 67/01 (2022.01)
(22)申请日 2022.04.
-
基于混合专家模型的个性化联邦学习方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112560991 A
(43)申请公布日 2021.03.26
(21)申请号 202011567011.X
(22)申请日 2020.12.25
(71)申请人 中山大学
地址 51
-
智能推荐系统：深度学习推荐模型_（6）.基于内容的推荐算法.docx
PAGE1
PAGE1
基于内容的推荐算法
1.基于内容的推荐算法概述
基于内容的推荐算法（Content-BasedFiltering,CBF）是一种推荐系统方法，主要通过分析用户过去的偏好内容，为用户推荐相似或相关的内容。这种方法的核心思想是利用用户历史行为数据（如评分、点击、购买等）来构建用户兴趣模型，然后根据该模型匹配与用户兴趣相似的项目。基于内容的推荐算法主要依赖于项目的特征和用户的历史行为，不需要大量的用户-项目交互数据，因此在冷启动问题上具有一定的优势。
2.项目特征表示
在基于内容的推荐算法中，项目特征的表示是非常关键的一步。项目特征可以包括文本、图像、
-
智能推荐系统：深度学习推荐模型_（8）.基于会话的推荐算法.docx
PAGE1
PAGE1
基于会话的推荐算法
1.引言
在现代的推荐系统中，基于会话的推荐算法（Session-basedRecommendation）因其能够实时捕捉用户的短期兴趣而受到广泛关注。与传统的基于用户历史行为的推荐算法不同，基于会话的推荐算法主要关注用户在当前会话中的行为，从而提供更加即时和个性化的推荐。这种算法特别适用于电商、音乐、视频等场景，因为这些场景中用户的兴趣可能会在短时间内发生显著变化。
2.会话的概念
在推荐系统中，会话通常指用户在一定时间窗口内的连续交互行为。例如，用户在一个电商网站上连续浏览了几件商品，这些行为可以被看作是一个会话。会话的时间
-
智能推荐系统：深度学习推荐模型_（7）.基于序列的推荐算法.docx
PAGE1
PAGE1
基于序列的推荐算法
1.序列推荐算法概述
在推荐系统中，基于序列的推荐算法是一种重要的技术，它利用用户过去的行为序列来预测其未来的兴趣。与传统的基于内容和基于协同过滤的推荐算法不同，基于序列的推荐算法更注重用户行为的时序性和上下文信息。这种算法在处理用户行为的动态变化、捕捉用户的长期兴趣和短期兴趣方面具有显著优势。
1.1序列推荐算法的背景
随着互联网的快速发展，用户在电子商务、视频流媒体、社交网络等平台上的行为数据日益丰富。这些行为数据往往具有很强的时序性和上下文相关性。例如，在视频流媒体平台上，用户观看视频的顺序和时间间隔可以反映其兴趣的变化；在
-
基于联邦学习的个性化推荐方法研究.docx
基于联邦学习的个性化推荐方法研究
一、引言
随着互联网的快速发展，个性化推荐系统在各种在线平台中扮演着越来越重要的角色。然而，传统的个性化推荐方法面临着诸多挑战，如数据孤岛问题、用户隐私保护以及模型泛化能力等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于联邦学习的个性化推荐方法。该方法通过结合联邦学习和个性化推荐技术的优势，旨在提高推荐系统的准确性和可靠性，同时保护用户隐私。
二、背景与相关研究
近年来，个性化推荐系统在各个领域得到了广泛应用，如电商、社交媒体、音乐平台等。传统的个性化推荐方法主要依赖于用户的历史行为数据和偏好信息，通过分析这些数据来为用户提供个性化的推荐服务。然而，在实际应用中，传统
-
一种基于哈希学习的轻量化联邦推荐方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114564742 A
(43)申请公布日 2022.05.31
(21)申请号 202210150584.5
(22)申请日 2022.02.18
(71)申请人 北京交通大学
-
联邦学习模型聚合算法优化.pdf
联联邦邦学学习习模模型型聚聚合合算算法法优优化化
引引言言
联邦学习（FederatedLearning,FL）作为一种分布式机器学习范式，通过多个户端在本地训练模型并仅上传模型参数至中
心服务器进行聚合，实现了数据隐私保护与协同学习的平衡。然而，传统的联邦学习模型聚合算法（如FedAvg）在通信效
率、异构数据适应性、模型收敛性等方面存在显著挑战。近年来，针对这些问题的优化研究成为学术界和工业界的关注焦点。
本文将从联邦学习模型聚合的核心挑战、优化策略、算法分类及未来方向等角度展开分析，探讨如何通过算法创新提升联邦学
习的整体性能。
一一、、联联邦邦学学习习模模型型聚聚合合的的核核心心挑挑战
-
可信联邦边缘学习模型与算法研究.docx
可信联邦边缘学习模型与算法研究
一、引言
随着信息技术的快速发展，边缘计算作为新型计算模式在许多领域得到广泛应用。而在这个趋势下，联邦边缘学习（FederatedEdgeLearning,FEL）作为将联邦学习与边缘计算相结合的技术，日益展现出其强大的潜力。本文将重点研究可信的联邦边缘学习模型及其算法，以解决数据安全、隐私保护和模型性能等问题。
二、背景与意义
联邦边缘学习模型通过在边缘设备上分布式地训练模型，实现了数据隐私保护和计算资源的有效利用。然而，随着其应用的广泛，也面临着诸多挑战，如数据安全、模型一致性、隐私泄露等问题。因此，研究可信的联邦边缘学习模型与算法具有重要的理论和实践意义。