Quoc Viet Hung Nguyen

Fast-FedULは、プライバシーを守りながら、フェデレーテッドラーニングのための迅速なデータ削除方法を提供します。

新しいフレームワークが、ユーザーのプライバシーを守りながらリコメンデーションを改善するよ。

この研究は、効果的なレコメンダーシステムのための軽量な埋め込み手法を評価している。

SCALLは、メモリを節約しつつ、より良い推薦のために埋め込みサイズを調整するよ。

新しいフレームワークが時系列予測を改善しながらデータプライバシーを確保する。