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阅读笔记：FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation
FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation ICML’21 | 隐私保护下的图神经网络推荐系统 (qq.com). 重点是看GNN与联邦学习怎么结合的？？ 1. What does literature study? a. 提出基于GNN的隐私保护联邦推荐框架，在隐私保护下利用高阶user-iPartial shape-preserving splines
Partial shape-preserving splines ABSTRACT 一个复杂的几何形状通常是一组简单几何形状的组合，这些简单几何形状在数学表示和构造方法上可能彼此不同。组合这些简单形状的必要条件之一是尽可能地保留它们的原始形状。本文引入了一组局部形状保持(PSP)样条基函数，将形状基元集基于拓扑的增量学习Topology Preserving Class-Incremental learning论文详解ECCV2020
ECCV 2020 论文地址：https://doi.org/10.1007/978-3-030-58529-7_16 代码地址：论文中称，代码 will be released 西交大发表的。单看标题推测是运用Graph和拓扑学的知识来进行增量学习。基于正则化的增量学习方法。近两年很多论文都有类似想法，就是将CNN与Graph相结合来进行增论文阅读：HybridAlpha: An Efficient Approach for Privacy-Preserving Federated Learning
论文名字 HybridAlpha: An Efficient Approach for Privacy-Preserving Federated Learning 来源 会议 the 12th ACM Workshop 年份 2019.11.11 作者 Xu, Runhua，Baracaldo, Nathalie，Zhou, Yi，Anwar, Ali，Ludwig, Heiko 核心点 提出一种基于加密的SMC名为HybridAlpha的方2021WSB-day3-1 - Arun Ross 老师讲解Privacy Preserving Biometrics
听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登 MSU的Arun Ross教授讲解了Privacy Preserving Biometrics 隐私的重要性 privacy is the right to be let alone#the right of ppl to conceal info.is different from security Biometrics 基于生物和行为的识别要有区分度 I