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。

FedRec+ 是一个增强隐私保护的联邦推荐系统框架，通过特征相似性生成伪评分，降低噪声和沟通成本。HybridRAG 框架结合客户端与云端模型，实现实时响应，克服处理时间长的局限性。GPT4Rec 提高推荐的相关性和多样性，Chat-Rec 增强互动性与可解释性。PFedRec 实现个性化学习，FeSoG 解决社交推荐的隐私问题，UC-FedRec 提供灵活的隐私保护。