在推荐系统中,我还有隐私吗?联邦学习:你可以有( 九 )
《模型攻击:鲁棒性联邦学习研究的最新进展》
本文参考引用的文献
[1] https://blog.openmined.org/federated-learning-recommendations-part1/
[2] Muhammad Ammad-ud-din, Elena Ivannikova, Suleiman A. Khan, Were Oyomno, Qiang Fu, Kuan Eeik Tan, and Adrian Flanagan. Federated collaborative filtering for privacy-preserving personalized recommendation system. CoRR, abs/1901.09888, 2019 ,https://arxiv.org/pdf/1901.09888.pdf
[3] Tao Qi, Fangzhao Wu, Chuhan Wu, Yongfeng Huang, and Xing Xie. Fedrec: Privacy-preserving news recommendation with federated learning. arXiv preprint arXiv:2003.09592, 2020 , https://arxiv.org/pdf/2003.09592.pdf
[4] A Federated Multi-View Deep Learning Framework for Privacy-Preserving Recommendations
https://arxiv.org/pdf/2008.10808.pdf
分析师介绍:
【在推荐系统中,我还有隐私吗?联邦学习:你可以有】仵冀颖 , 工学博士 , 毕业于北京交通大学 , 曾分别于香港中文大学和香港科技大学担任助理研究员和研究助理 , 现从事电子政务领域信息化新技术研究工作 。 主要研究方向为模式识别、计算机视觉 , 爱好科研 , 希望能保持学习、不断进步 。
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