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《Information processing & management》2023,60(5):103470
Previous federated recommender systems are based on traditional matrix factorization, which can improve personalized service but are vulnerable to gradient inference attacks. Most of them adopt model averaging to fit the data heterogeneity of federated recommender systems, requiring more training costs. To address privacy and efficiency, we propose an efficient federated item similarity model for the heterogeneous recommendation, called FedIS, which can train a global item-based collaborative filtering model to eliminate user feature dependencies. Specifically, we extend the neural item similarity model to the federated model, where each client only locally optimizes the shared item feature matrix. We then propose a fast-convergent federated aggregation method inspired by meta-learning to address heterogeneous user updates and accelerate the convergence of global training. Furthermore, we propose a two-stage perturbation method to protect both local training and transmission while reducing communication costs. Finally, extensive experiments on four real-world datasets validate that FedIS can provide more competitive performance on federated recommendations. Our proposed method also shows significant training efficiency with less performance degradation. 相似文献
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智能型试卷自动生成系统中试卷难度控制技术的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
文海英 《湖南科技学院学报》2005,26(5):153-156
本文给出了试题难度和试卷难度的一种评估指标体系,讨论了试题、试卷难度的控制方法,并给出了试卷难度的一种控制模型和实现思路,以及该难度控制技术在智能型试卷自动生成系统中的实现,为智能型试卷自动生成系统中试卷难度的控制提供了理论依据。 相似文献
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张泽维 《上海教育评估研究》2022,11(4):18-23
在破“五唯”政策背景下,完善同行评议制度对我国教育文化事业高质量内涵式发展具有重要意义。同行评议制度作为一种“舶来品”,在成为我国学术评价制度的重要组成部分之后,其实施原则由西方的“知识本位”转化为我国的“社会本位”。然而,我国学术社会在发展过程中形成了差序格局,具有自我主义和等级差序的特征,表征为师门流派和学术差等现象。在差序格局学术社会中,自我主义导致评议专家产生评议偏好,等级差序阻碍学术新人显露头角,人治社会削弱了评议的规范性,不利于同行评议制度的有效实施,影响着我国教育文化事业的高质量内涵式发展。 相似文献
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For normalized multivalent functions, we study different applications of the theory of differential subordination and superordination, that are connected to a recent linear operator defined by Liu and Owa. 相似文献
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提出一种基于变指数型扩散方程的向量值图像(例如RGB图像或多谱图像)恢复模型。在新的模型中,我们利用光滑后向量值图像的几何流形特征来判断图像的真假边缘,利用P(x)-Laplace型扩散系数来控制扩散量和扩散方向。由于扩散系数具有良好的自适应判断边缘能力,新的模型在图像恢复的同时良好地保持了图像边缘。通过数值实验,对比以往的全变差模型,所提模型具有更好的图像恢复效果,明显减少了"块状"效应。 相似文献
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关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。随着数据库的不断变化,关联规则的增量更新变得尤为重要。为了更好地对关联规则进行有效的更新,对已经提出的经典的关联规则更新算法FUP和IUA算法进行分析,指出其优缺点;提出了一个改进的关联规则算法PFUP。该算法减少了候选项集数目,从而减少扫描数据库D的次数,提高了效率。 相似文献