联邦推荐系统与基础模型：迈向个性化推荐的未来

在数字时代，信息爆炸式增长，人们迫切需要能够帮助他们筛选、过滤和个性化信息的系统。推荐系统（RS）应运而生，成为过滤在线信息的重要工具，帮助用户发现符合其偏好的产品、内容和服务。然而，传统的推荐系统严重依赖于集中式数据收集和处理，存在着巨大的隐私风险和运营瓶颈。

用户隐私的至关重要性

随着欧洲通用数据保护条例（GDPR）等严格数据保护法规的出台，人们对用户隐私的重视程度空前提高。GDPR 强调将用户数据存储在本地设备上，而不是上传到中央服务器。

联邦学习：保护用户隐私的利器

为了解决这些隐私问题，谷歌提出了联邦学习（FL）框架，该框架旨在跨分散设备训练模型，同时将数据保留在本地。FL 在客户端进行本地模型训练和在中央服务器上进行全局参数聚合之间交替进行。

联邦推荐系统：将联邦学习与推荐系统相结合

将 FL 与 RS 相结合对于保护推荐服务中的用户隐私至关重要，这催生了联邦推荐系统（FRS）的兴起。在 FRS 中，每个客户端通常代表单个用户的设备。FRS 近年来在服务提供、日常安排、驾驶规划等领域取得了令人瞩目的成果，对人们的日常生活产生了重大影响。

FRS 面临的挑战：数据异质性和稀疏性

与 FL 类似，FRS 需要将用户数据保留在本地以保护用户隐私。然而，在大多数情况下，每个客户端通常只包含一个用户访问的项目的相关数据，与整个项目集相比，数据量非常小，造成了严重的数据稀疏性问题。此外，不同的用户具有不同的行为和偏好，导致数据异质性。这两种问题的存在会导致模型次优，降低推荐效果。

基础模型：解决数据稀疏性和异质性的新方向

近年来，随着 ChatGPT 和扩散模型在语言理解和图像生成方面的显著成功，一种构建人工智能系统的新范式——基础模型（FM）引起了广泛关注。FM 通过使用自监督学习来优化训练目标，并能够通过微调或提示适应各种下游任务。

FM 的优势：强大的知识库和自适应能力

FM 通常使用来自多个来源的大量数据进行训练，能够在执行特定下游任务时整合大量额外知识，有效缓解数据稀疏性问题。此外，FM 能够捕获复杂的用户偏好和行为，并通过微调快速适应特定客户数据，从而提高本地模型的性能。

将 FM 整合到 FRS 中：迈向更强大的个性化推荐

将 FM 整合到 FRS 中，可以利用 FM 的强大知识库和自适应能力来解决 FRS 面临的数据稀疏性和异质性问题，并进一步提升用户体验。

整合 FM 的三个关键阶段

• 客户端模型更新： FM 可以通过迁移学习将从大型语料库中学习到的知识应用于本地数据，并通过微调适应特定用户行为数据，从而在数据稀疏的情况下实现良好的推荐效果。
• 通信： FM 可以利用其强大的表示能力，通过高效的数据表示和语义压缩技术，将模型更新信息压缩成更紧凑的表示，从而减少客户端和服务器之间的数据传输量。
• 全局聚合： FM 可以利用其强大的语义理解能力，根据每个参与者更新的语义和上下文关系，智能地聚合更新，并根据上下文信息为每个更新分配不同的权重，从而更准确地反映用户偏好和行为。

整合 FM 所面临的挑战

• 数据隐私