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Federated Latent Factor Model for Bias-Aware Recommendation with Privacy Protection

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种联邦偏见感知潜在因子模型（FBALF），旨在解决传统推荐系统的隐私保护不足和评分偏见问题。FBALF通过在本地模型中引入训练偏见，既保护用户隐私，又提高推荐准确性，实验证明其优于现有的联邦推荐系统。

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标签

FBALF model 推荐准确性 联邦推荐系统 评分偏见 隐私保护
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