基于隐私保护的联邦推荐算法综述

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推荐系统通过集中式的存储与训练用户对物品的海量行为信息以及内容特征,旨在为用户提供个性化的信息服务与决策支持.然而,海量数据背后存在大量的用户个人信息以及敏感数据,因此如何在保证用户隐私与数据安全的前提下分析用户行为模式成为了近年来研究的热点.联邦学习作为新兴的隐私保护范式,能够协调多个参与方通过模型参数或者梯度等信息共同学习无损的全局共享模型,同时保证所有的原始数据保存在用户的终端设备,较之于传统的集中式存储与训练模式,实现了从根源上保护用户隐私的目的,因此得到了众多推荐系统领域研究学者们的广泛关注.

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http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c211189

基于此,本文对近年来基于联邦学习范式的隐私保护推荐算法进行全面综述、系统分类与深度分析.具体的,首先综述经典的推荐算法以及所面临的问题,然后介绍基于隐私保护的推荐系统与目前存在的挑战,随后从多个维度综述结合联邦学习技术的推荐算法, 即基础联邦推荐算法、基于效率增强的联邦推荐算法、缓解异质性的个