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联邦个性化学习推荐系统研究
李康康
袁萌
林凡
现代教育技术
技术开发
2022年02期
488
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联邦个性化学习推荐系统研究
李康康
袁萌
林凡
江苏师范大学江苏省教育信息化工程技术研究中心
江苏师范大学智慧教育学院
厦门大学信息学院
期刊
《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年02期
摘要:当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、“冷启动”和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。
联邦学习
个性化学习推荐
数据隐私
联邦推荐算法
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