联邦推荐系统与基础模型：未来方向

随着信息爆炸式增长，推荐系统（RS）应运而生，帮助用户从海量信息中筛选出符合其偏好的产品、内容和服务。然而，传统的推荐系统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。

联邦推荐系统 (FRS) 应运而生，它将联邦学习 (FL) 与推荐系统相结合，旨在通过将私有数据保留在客户端设备上，来保护用户隐私。FL 允许在分散的设备上训练模型，同时保持数据本地化。FRS 在服务提供、日常安排、驾驶规划等领域展现出巨大潜力，并对人们的日常生活产生着深远影响。

然而，FRS 面临着数据异构性和稀疏性等固有局限性，这是由 FL 的隐私要求和 RS 的典型数据稀疏性问题造成的。

基础模型 (FM) 的出现为解决这些问题提供了新的思路。FM 借鉴了迁移学习和自监督学习的概念，能够在微调或提示后轻松应用于下游任务。FM 专注于理解人类意图，并根据其在特定任务中的设计角色执行操作，在图像和语言领域生成高质量内容方面表现出色。

本文将深入探讨将 FM 整合到 FRS 中的潜力，并对 FRS 与 FM 的融合进行全面回顾。

联邦推荐系统的挑战与机遇

FRS 在保护用户隐私方面发挥着重要作用，但同时面临着以下挑战：

• 数据异构性： 不同用户拥有不同的行为和偏好，导致数据分布不均匀，影响模型训练效果。
• 数据稀疏性： 由于隐私要求，每个客户端通常只包含一个用户访问过的物品数据，这与总物品集相比非常小，造成了严重的数据稀疏性问题。

FM 的出现