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TOOL · CL_247366 · Sep 10 · 14:42

新的FedHUR框架通过分层客户端关系改进个性化推荐

研究人员开发了FedHUR，一个新颖的联邦推荐框架，旨在通过学习分层客户端关系来改进个性化推荐。与依赖客户端关系预定义假设的先前方法不同，FedHUR基于物品-物品过滤器和效用信号构建这些关系。这种方法使客户端能够识别和聚合有用的协作信息，从而提高预测性能。在五个真实世界数据集上的实验表明，FedHUR的性能显著优于现有的联邦推荐基线。