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转自微信公众号：浅梦的学习笔记原址链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzY4NzE3MA==&mid=2247493556&idx=1&sn=e62c31c32dee4bd2d8151c9370bb3e04&chksm=a691945991e61d4f23ac5bf42a137e8626a217b17df971267d8

Mermaid 是一个基于 JavaScript 的图表绘制工具，通过解析类 Markdown 的文本语法来实现图表的创建和动态修改。Mermaid 诞生的主要目的是让文档的更新能够及时跟上开发进度。

跨域推荐在实际应用中常常面临隐私性的挑战，其一是不同用户的数据难以合法地进行集中化收集；其二是其使用的迁移学习模型跨不同的域和数据集进行映射，这常常会关联到不同的组织机构，同样会面临隐私问题。此时上面提到的需要将数据集中起来的跨域推荐方法就不再行得通了，需要考虑在联邦场景下的跨域推荐模型。

原文链接：图神经网络简介及其在交通流预测中的应用1.火爆的图神经网络究竟什么来路？最近几年，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了广泛的关注。2018年年末，发生了两件特殊的事情。图数据学习领域同时发表了三篇综述论文，这种现象体现了学术界对该项技术的高度认可；更有众多工业界与学术界的大佬联名上书，支持GNN。由DeepMind、谷歌大脑、MIT 和爱丁堡大学等公司和机构的 27

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随着计算机算力的提升，机器学习作为海量数据的分析处理技术，已经广泛服务于人类社会。 然而，机器学习技术的发展过程中面临两大挑战：一是数据安全难以得到保障，隐私泄露问题亟待解决；二是网络安全隔离和行业隐私，不同行业部门之间存在数据壁垒，导致数据形成“孤岛”无法安全共享，而仅凭各部门独立数据训练的机器学习模型性能无法达到全局最优化。为解决上述问题，谷歌提出了联邦学习（FL，federated lear

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作者简介：张高玮，研究方向为推荐系统。引言：近年来跨域推荐方法逐渐受到人们的关注，为解决推荐系统中数据稀疏以及冷启动这两个问题提供了新的思路。本文聚焦于跨域推荐，依据解决方法的不同将跨域推荐模型分为基于共享实体表示的模型、基于域间映射的模型、基于异构图嵌入的模型、基于多领域协同训练的模型四大类进行整理介绍，欢迎大家批评和交流。目录1. 总体介绍1.1 什么是跨域推荐1.2 为什么需要跨域推荐2.