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基于隐私保护的联邦推荐算法综述

随着互联网的广泛应用与发展，个性化推荐系统成为了各大互联网平台的核心功能之一。然而，传统的个性化推荐算法往往依赖于中心化数据利用，这需要将用户的个人信息上传至中心服务器，可能会引发用户隐私泄露的风险。为解决这一问题，基于隐私保护的联邦推荐算法应运而生。

基于隐私保护的联邦推荐算法通过在不共享用户数据的情况下实现协作学习，保护用户的个人隐私。其基本思想是将用户数据存储在本地设备上，通过加密和分布式计算的方式进行模型训练和推荐计算。下面将对现有的几种常见的基于隐私保护的联邦推荐算法进行综述。

首先，硬件可信联邦推荐算法是一种常见的基于隐私保