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。