通过扰动图对比学习和SpectralNet增强的联邦异构图神经网络，用于隐私保护的推荐系统

《Knowledge-Based Systems》：Federated Heterogeneous Graph Neural Network Enhanced by Perturbation Graph Contrastive Learning and SpectralNet for Privacy-preserving Recommendation

联邦学习框架下异构信息网络推荐模型设计，提出FedHGCL框架，通过双阶段扰动算法保护高阶语义模式与用户交互数据，结合动态语义恢复网络SpectralNet与扰动图对比学习，有效解决稀疏数据与冷启动问题，实验表明其性能优于现有联邦推荐方法及集中式基线。

　　
联邦学习框架下的异构信息网络推荐系统优化研究

在数据隐私保护与推荐性能提升的双重需求驱动下，当前联邦推荐系统面临两个核心挑战：一是传统方法过度依赖用户-物品交互数据，难以充分挖掘异构信息网络中的高阶语义特征；二是分布式环境下数据稀疏性加剧冷启动问题，同时隐私保护机制容易引入噪声干扰，导致语义信息退化。针对上述问题，研究者提出基于联邦学习的异构信息网络对比学习框架（FedHGCL），通过构建隐私保护与语义恢复的协同机制，在保障用户高阶行为模式隐私的同时，有效提升推荐系统的语义建模能力。

异构信息网络（HIN）因其多维实体关系和复杂交互模式，为解决传统推荐系统的数据稀疏性问题提供了新思路。现有HIN推荐模型多采用集中式训练架构，这种数据集中模式与隐私保护需求存在根本性矛盾。联邦学习框架虽能解决数据孤岛问题，但直接迁移至HIN场景面临双重挑战：首先，异构网络中的高阶语义关系（如通过多跳路径形成的用户偏好关联）在分布式环境下难以有效建模；其次，联邦节点间的局部数据分布差异会导致传统对比学习策略失效。

FedHGCL框架的创新性体现在构建"隐私-语义"双维优化机制。其技术路线包含三个递进式模块：分布式隐私保护模块、动态语义恢复模块和扰动图对比学习模块。隐私保护方面，采用两阶段扰动算法实现分层防护——初级扰动通过稀疏奇异值分解（SSVD）消除用户高阶行为模式的统计特征，次级扰动利用度保随机响应（DPRR）机制保护本地交互数据。这种渐进式扰动策略既能满足差分隐私的数学约束，又能最小化对语义结构的破坏。实验表明，在相同隐私预算下，该扰动机制对HIN语义特征的保留度比传统差分隐私方法提升37.2%。

动态语义恢复机制通过SpectralNet网络实现。该网络采用谱图分析技术，能够捕捉异构网络中的高阶关联模式。具体而言，网络通过多层注意力机制分别处理节点特征和关系特征，其中节点级注意力聚合同构节点信息，关系级注意力则建模跨实体类型的关联强度。这种分层处理方式使系统能够自适应地恢复不同阶数的语义信息，实验数据显示在UMU和UMDMU两类路径下，语义恢复准确率分别达到92.4%和88.7%。

扰动图对比学习模块的突破在于构建了多粒度扰动框架。该模块通过联合优化扰动策略和对比损失函数，实现隐私保护与语义恢复的平衡。其核心思想是将HIN扰动后生成的子图作为对比学习的正样本对，而通过图结构采样生成的负样本对则包含不同扰动程度的同构子图。这种设计使得模型在保持隐私的同时，能够通过对比学习强化关键语义特征。消融实验表明，对比学习模块使冷启动问题的解决效率提升2.3倍。

实验验证部分采用五个真实场景数据集：ACM论文引用网络（30万节点）、DBLP学术作者合作网络（20万节点）、Yelp本地服务网络（50万用户）、豆瓣图书评论网络（200万条交互记录）和Ganotech设备交互网络（15万终端设备）。评估指标包含传统推荐系统的NDCG@10、Recall@20等指标，以及新增的语义完整性指数（Semantic Integrity Index）和隐私安全系数（Privacy Security Coefficient）。结果显示，在ACM和DBLP等学术数据集上，FedHGCL的推荐准确率超过集中式基线模型15.8%-22.4%，同时隐私安全系数达到0.98（行业标准要求≥0.95）。特别在冷启动场景下，针对新用户和新物品的推荐成功率提升至89.7%，较传统联邦方法提高32.6%。

该研究在方法论层面实现了三个突破：其一，隐私保护机制与语义恢复过程形成闭环优化系统，通过扰动参数的自适应调整（实验中设置3个阶段参数动态调整），在保证差分隐私安全的前提下，使高阶语义恢复完整度达到94.3%；其二，提出的多模态对比学习策略有效解决了异构网络中的特征对齐问题，在跨实体类型（用户-电影-导演）的关联建模中，特征相似度提升41.7%；其三，构建的联邦节点协同优化框架，使得每个节点的本地模型更新能够实时共享语义恢复成果，在5个节点场景下，模型收敛速度比传统联邦学习快1.8倍。

实际应用价值方面，该框架已在多个政企合作项目中落地验证。在某省级政务服务平台中，涉及12个部门（联邦节点）的跨域推荐系统，部署FedHGCL后用户满意度提升27.3%，数据泄露风险降低至0.003%以下（通过第三方安全审计）。在智慧医疗场景的药物推荐系统中，实验数据集包含8个医院（联邦节点）的匿名化诊疗记录，系统成功将罕见病患者的匹配准确率从58.2%提升至79.4%，同时满足GDPR和《个人信息保护法》的双重合规要求。

未来研究可沿着三个方向深化：一是探索动态扰动策略与联邦节点计算能力的自适应匹配机制；二是开发轻量化版本以适应边缘计算设备部署；三是拓展至多模态异构网络（如图文视频混合网络）。当前研究已获得国家自然基金（62466002）、兰州市科技计划（2025-2-108）等资助，相关专利正在申请中。