消息日期：2024/9/11

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实验室在CCF  A类期刊ACM Transactions on Information System发表综述（https://doi.org/10.1145/3694783），对分布式推荐系统的关键技术进行了介绍，并对未来的研究方向进行了展望。 随着在线信息的爆炸性增长，推荐系统已成为缓解信息过载不可或缺的工具。近年来，研究者越来越多地集中于集中式推荐系统，充分利用云服务器的强大计算能力和存储的丰富历史数据。然而，近年来边缘计算与移动设备的迅速发展为构建推荐系统提供了新选择。这些新选择带来了诸如隐私保护和低延迟推荐等优势。为了利用包括云服务器、边缘服务器和终端设备在内的不同计算节点的优势，研究者提出了涉及这些节点协作的推荐系统，即分布式推荐系统。该论文系统性地回顾了分布式推荐系统。具体而言，从四个维度设计了一套分类体系，并按类别全面归纳了每项研究。论文中对分布式推荐系统的协作机制进行了深入分析。最后，论文中讨论了该领域未来可能的研究方向。 论文第一作者为博士生蔡琪琦。