Navigating the Future of Federated Recommendation Systems with Foundation Models

近年来，联邦学习（FL）和推荐系统（RS）的集成，也就是联邦推荐系统（FRS），因在客户端设备上保留私有数据以保护用户隐私而受到关注。然而，FRS面临固有的限制，如数据异构性和稀缺性，这是由于FL的隐私要求和RS的典型数据稀疏问题所致。像ChatGPT这样的模型，通过迁移学习和自监督学习的概念，使它们可以在微调或提示后轻松应用于下游任务。这些模型被称为基础模型（FM），它们专注于理解人类的意图，并按照特定任务中的设计角色执行，这在图像和语言领域广为人知，因为它们能够产生高质量的内容。因此，基础模型的成就启发了FRS的设计，并提出了一个有前途的研究方向：将基础模型整合起来解决上述限制。在本研究中，我们对FRS与FM进行了全面的综述。具体而言，我们：1）总结了当前FRS和FM的常见方法；2）回顾了FRS和FM所面临的挑战；3）讨论了潜在的未来研究方向；4）介绍了FRS领域中一些常见的基准和评估指标。我们希望这篇论文为探索这个有趣且新兴的主题提供了必要的背景和指导。

探讨将基础模型应用于联邦推荐系统中的可能性，以解决数据异构性和稀疏性等问题

将基础模型应用于联邦推荐系统（FRS）中，以解决数据异构性和稀疏性等问题。

介绍了当前FRS和基础模型的常见方法，讨论了FRS和基础模型所面临的挑战，提出了未来的研究方向，并介绍了FRS领域的一些常见基准和评估指标。

与FRS相关的研究包括《A Survey on Federated Learning》、《Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions》等。