#传知代码# 传知代码-一款轻量级的隐私保护推荐系统（论文复现）

#推荐系统##隐私保护##人工智能##一款轻量级的隐私保护推荐系统#
本文涉及所有源码以及相关视频介绍地址如下
https://www.aspiringcode.com/content?id=17166420419110&uid=7adab6ad258c4365931b09ba0e6620e6
LightFR: Lightweight Federated Recommendation with Privacy-preserving Matrix Factorization
TOIS-2023 CCF-A
论文介绍
本文的主要内容是介绍了一种名为LightFR的轻量级联邦推荐系统，该系统采用隐私保护的矩阵分解技术。文章首先回顾了矩阵分解、学习哈希和联邦推荐系统等相关领域的研究，然后详细介绍了LightFR的框架和算法，并从存储/通信效率、推荐效率和隐私保护等多个方面论证了其优越性。接下来，文章通过实验验证了LightFR的有效性和效率，并讨论了其对用户隐私的保护能力。
主要创新点
提出了一种轻量级、隐私保护的联邦推荐系统（FRS），名为LightFR，以解决现有工作中的效率和隐私问题。
通过学习哈希技术获得用户和项目的二进制表示，以有效解决联邦设置中的离散优化问题。
设计了一种高效的联邦离散算法，以在服务器和客户端之间嵌入用户偏好，同时减少资源消耗和保护隐私。
解释了为什么现有的方法没有考虑效率和隐私问题，以及它们在实际FRS中的主要挑战。


论文解决主要问题现有的方法存在的问题：
现有的联邦推荐系统（FRS）在资源效率和隐私保护方面存在挑战。
高成本的资源消耗和通信开销限制了现有方法在大规模推荐场景中的应用。
提高用户隐私保护的能力对于现实世界的FRS至关重要，但现有方法在这方面的考虑不足。
本论文试图解决以下问题：
开发一种轻量级且隐私保护的联邦推荐系统（FRS），以降低资源成本并提高隐私保护能力。
通过学习哈希技术获得用户和项目的二进制表示，从而有效解决效率和隐私问题。
设计一种在服务器和客户端之间高效的联邦离散算法，以嵌入用户偏好到离散汉明空间，同时降低服务器和客户端的资源利用，保护用户隐私。
论文提出了一种名为LightFR的轻量级联邦推荐方法，它通过矩阵分解和隐私保护的学习哈希技术实现轻量级、高效且安全的推荐。
模型的实验是如何设计的？
实验设计包括以下几个方面：
数据集：使用四个不同规模的公开数据集（MovieLens-1M、Filmtrust、Douban-Movie 和 Ciao）进行实验分析，以全面反映模型性能。
评估指标：使用两个常用的评估指标，即 Hit Ratio（HR）和 Normalized Discounted Cumulative Gain（NDCG），以评估模型性能和验证其有效性。
实验方法：对比中心化经典矩阵分解模型(如PMF、SVD++和DDL）和联邦矩阵分解基线（如FederatedMF）与提出的 LightFR 模型。分析不同超参数（如二进制编码长度 f、权衡参数 λ 和选定客户比例 p）对性能的影响。
本文最核心的创新点：
本文的最核心创新点包括以下几点：
提出了一种轻量级的联邦推荐系统（LightFR），它通过学习哈希技术获得用户和项目的二进制表示，从而有效解决资源效率和隐私保护问题。
设计了一种高效的联邦离散算法，用于在服务器和客户端之间进行训练离散参数，实现了在保护隐私的方式下提高资源效率。
从理论角度证明了LightFR在存储/通信效率、推理效率和隐私保护方面的优越性。
通过大量实验证明，LightFR在推荐准确性、资源节约和数据隐私方面明显优于现有的联邦推荐方法。