【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及联邦学习，特别是一种通信高效的联邦矩阵分解推荐方法。
技术介绍
1、推荐系统是一种通过分析用户行为和个人偏好来提供个性化推荐的技术。传统的集中式推荐系统首先通过收集用户的行为数据，如网站浏览记录、搜索历史等，将这些数据进行集中汇总。然后，在服务器端利用常见的推荐算法，例如协同过滤、内容过滤或深度学习模型，对汇总的用户行为数据进行集中训练。最后，经过训练的模型会被部署到线上推荐系统，通过该模型为用户提供个性化的推荐，具体流程如图1所示。在传统的推荐系统中，客户端将用户数据发送到中心服务器进行模型训练，这可能涉及到用户隐私的泄露风险。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是提供一种通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，本专利技术将联邦学习与推荐系统相结合可以在一定程度上解决隐私和数据分散的问题，同时提高个性化推荐的效果。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，包括以下步骤：
3、步骤1、构建...
【技术保护点】
1.一种通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，其特征在于，所述步骤1具体如下：
3.根据权利要求2所述的通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：
4.根据权利要求3所述的通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，其特征在于，所述步骤3具体如下：
5.根据权利要求4所述的通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，其特征在于，所述步骤4具体如下：
【技术特征摘要】
1.一种通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，其特征在于，所述步骤1具体如下：
3.根据权利要求2所述的通信高效的联邦矩阵分解推荐方法，...
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