BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-31T00:00:00Z FedRec+：增强联邦推荐系统的隐私保护与异构性处理 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种新的联邦表示学习框架，使用相似度蒸馏对全局模型进行训练，以实现在通信成本和隐私保护的限制下的可行性。实验证明该方法在多种数据集上能够以可比较的结果实现多种设置下的性能。 🏷️ 标签 全局模型 相似度蒸馏 联邦表示学习 通信成本 隐私保护 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
