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主要依托联邦学习框架FATE1.3.1实现的横向联邦推荐算法, 用于构建电影推荐系统。

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简介：
环境配置流程： 1、准备一台具备足够计算能力的服务器，并按照步骤进行 CentOS 7系统的安装。请设置Python 3.6版本并重新配置/usr/bin/链接3、设置virtualenv 和 virtualenvwrapper在本机上部署JDK 1.8软件后，需确保系统环境参数正确配置。配置MySQL 5.6服务器并为用户提供 accounts with appropriate permissions进行 Docker 19.08 和 Docker Compose 1.24.0 的部署 检测本地8080、9360、9380这三个端口是否已被使用 检测本地8080、9360、9380这三个端口是否已被使用通过`wget`命令下载FATE-1.3.1的安装文件并解码提取。官方指定最新版本为1.3.0及其以上版本，请确保已安装至1.3.0及以上版本。安装路径为：$HOME/.local/share/FATE/执行install_standalone_docker.sh用于在Docker容器化环境中部署FATE框架。执行Docker exec指令用于测试FATE容器中的脚本以验证部署是否成功完成当前的FATE联邦学习框架已完成全面部署。

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  • 毕业设计项目-基于联邦学习的电影推荐系统代码包（Java+HTML+Python，使用FATE 1.3.1框架）.zip
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    本作品为基于联邦学习的电影推荐系统，采用Java、HTML及Python语言开发，并利用FATE 1.3.1框架实现数据安全共享与模型训练。代码已打包，便于安装运行。 毕设项目_基于联邦学习的电影推荐系统源码(java+html+python_学习框架FATE1.3.1).zip【项目资源介绍】 1、准备一台配置足够的服务器，并安装CentOS 7操作系统。 2、安装Python 3.6，更改usr/bin链接。 3、安装virtualenv 和 virtualenvwrapper工具。 4、安装JDK 1.8并设置环境变量。 5、安装MySQL 5.6并创建用户和密码。 6、安装Docker 19.08以及 Docker-Compose 1.24.0版本。 7、检查本地的8080，9360，9380端口是否已被占用。 8、通过wget命令下载FATE 1.3.1安装包，并解压。 9、运行install_standalone_docker.sh脚本，在Docker中安装FATE框架。 10、使用docker exec命令启动并执行FATE程序。
  • 该系统采用FATE1.3.1水平联邦推荐算法，提供Python代码及文档说明（高分项目）。
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    \n<项目介绍>1、准备好一台配置充足的服务器，并安装操作系统CentOS 7。2、进行Python 3.6环境的部署，并修改其bin目录路径指向。3、依次安装virtualenv和virtualenvwrapper工具包，确保其正确运行。4、配置Java JDK 1.8并为相关系统变量赋值。5、部署MySQL 5.6服务，并为数据库用户创建相应的账号。6、下载Docker 19.08版本及其配套的Docker-Compose 1.24.0，安装完成后可与我沟通使用，具体操作请通过私聊或远程指导进行。注：本资源内项目代码都经过测试运行成功，功能满足要求的情况下才提供下载。该资源适用于计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）在校学生、教师或企业员工的学习与应用，也适合编程初学者用于进阶学习。此外，代码可作为毕设选题、课程设计、作业等项目的基础框架，并支持在此基础上进行功能扩展。下载后请确保打开README.md文件（如有）以获取技术参考文档，切勿将资源用于商业用途。
  • 该系统采用FATE1.3.1水平联邦推荐算法，提供Python代码及文档说明（高分项目）。
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    \n<项目介绍>1、准备好一台配置充足的服务器，并安装操作系统CentOS 7。2、进行Python 3.6环境的部署，并修改其bin目录路径指向。3、依次安装virtualenv和virtualenvwrapper工具包，确保其正确运行。4、配置Java JDK 1.8并为相关系统变量赋值。5、部署MySQL 5.6服务，并为数据库用户创建相应的账号。6、下载Docker 19.08版本及其配套的Docker-Compose 1.24.0，安装完成后可与我沟通使用，具体操作请通过私聊或远程指导进行。注：本资源内项目代码都经过测试运行成功，功能满足要求的情况下才提供下载。该资源适用于计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）在校学生、教师或企业员工的学习与应用，也适合编程初学者用于进阶学习。此外，代码可作为毕设选题、课程设计、作业等项目的基础框架，并支持在此基础上进行功能扩展。下载后请确保打开README.md文件（如有）以获取技术参考文档，切勿将资源用于商业用途。
  • 该系统采用FATE1.3.1水平联邦推荐算法，提供Python代码及文档说明（高分项目）。
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    \n<项目介绍>1、准备好一台配置充足的服务器，并安装操作系统CentOS 7。2、进行Python 3.6环境的部署，并修改其bin目录路径指向。3、依次安装virtualenv和virtualenvwrapper工具包，确保其正确运行。4、配置Java JDK 1.8并为相关系统变量赋值。5、部署MySQL 5.6服务，并为数据库用户创建相应的账号。6、下载Docker 19.08版本及其配套的Docker-Compose 1.24.0，安装完成后可与我沟通使用，具体操作请通过私聊或远程指导进行。注：本资源内项目代码都经过测试运行成功，功能满足要求的情况下才提供下载。该资源适用于计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）在校学生、教师或企业员工的学习与应用，也适合编程初学者用于进阶学习。此外，代码可作为毕设选题、课程设计、作业等项目的基础框架，并支持在此基础上进行功能扩展。下载后请确保打开README.md文件（如有）以获取技术参考文档，切勿将资源用于商业用途。
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  • 基于TensorFlow 2.1的联邦学习推荐系统及差分隐私保护方法研究
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    本研究探讨了在TensorFlow 2.1环境下构建联邦学习推荐系统的策略，并深入研究了如何在此框架中实施差分隐私技术，以保障用户数据的安全性和隐私性。 ## 运行环境： python==3.7 numpy==1.18.1 tensorflow==2.1.0 scipy==1.4.1 ## 使用方式 非联合学习模式： ```python single.py``` 联合学习模式： ```python server.py```
  • GFL：银河联邦学习框架
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    简介：GFL（Galactic Federation Learning framework）是一款专为促进分布式机器学习研究与应用而设计的开源软件框架，旨在构建一个高效、安全且易于使用的协作式机器学习平台。 GFL是一个基于Pytorch的联合学习框架，提供了多种不同的联邦学习算法。它是Galaxy学习系统（GLS）的基础结构，而GLS则结合了区块链技术和GFL来构建一个更安全、去中心化的机器学习环境。目前，GFL的部分已经开源，并计划在未来不久开放其区块链部分。 除了传统的联邦学习方法外，GFL还提供了一种基于模型提炼的新算法，为开发者提供了更多的选择和灵活性以训练他们的模型。对GFL框架感兴趣或有相关研究需求的用户可以通过加入特定的交流群来获取更多支持与信息分享。在设计过程中，GFL参考了PaddleFL的设计理念。 使用GFL时，需要指定一些策略并创建联邦学习任务（FederateStrate）。
  • Python电影推荐系统中的Apriori算法应用（推荐）
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    本文探讨了在Python开发的电影推荐系统中运用ApriorI算法的方法和效果，旨在提升个性化推荐的准确性和用户满意度。 电影智能推荐算法通过分析顾客的观影记录来判断他们对不同电影的兴趣关联程度，并据此进行精准推送。Apriori算法作为最早的关联规则挖掘方法之一，同时也是最为经典的算法，在这一过程中发挥着重要作用。它采用逐层搜索的方式迭代地寻找数据库中项目集之间的关系并生成相应的规则，其过程包括连接操作（类似于矩阵运算）和剪枝步骤（去除不必要的中间结果）。