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基于联邦学习的个性化推荐研究
一、引言
随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，个性化推荐系统在许多领域得到了广泛应用。个性化推荐系统可以根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供更加精准的推荐服务。然而，在数据孤岛和隐私保护日益受到关注的背景下，如何在保护用户隐私的同时实现个性化推荐成为了一个亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，可以有效地解决这个问题。本文旨在研究基于联邦学习的个性化推荐系统，以提高推荐精度和保护用户隐私。
二、联邦学习技术概述
联邦学习是一种分布式机器学习框架，它允许多个设备或机构共享模型的学习过程，而不需要共享原始数据。在联邦学习中，每个设备或机构
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