文章总结： 华东师大本科生李振凯论文被ICDE2026接收。针对联邦推荐在异构多设备间的性能瓶颈，该研究提出AdaFedRec框架。通过资源自适应分配和基于知识扩散的模型迁移机制，实现了跨设备协同训练，在所有数据集上取得最佳性能，为隐私保护推荐提供了有效解决方案。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,数据安全

华东师范大学 | 软件工程学院（滴水湖国际软件学院）本科生李振凯论文被数据库顶级会议ICDE 2026接收

信息网络安全杂志

2026年1月16日 17:01 上海

近日，华东师范大学软件工程学院（滴水湖国际软件学院）、软硬件协同设计技术与应用教育部工程研究中心可信智能软件与系统（Mastlab-T3S）实验室本科生李振凯作为第一作者的论文《AdaFedRec: Adaptive Heterogeneous Federated Recommender Systems across Multi-Device Users》被CCF-A类数据库国际顶级会议ICDE 2026（IEEE International Conference on Data Engineering）的Research Track接收。

该论文其他合作者包括胡铭（新加坡管理大学，学院2019级博士）、郏晨涛（学院2023级硕士生）、谢肖飞（新加坡管理大学教授）和陈铭松（学院教授）等。

李振凯于2024年1月加入实验室，师从陈铭松教授，聚焦联邦学习与推荐系统研究。近年来，该实验室围绕可信人工智能开展研究，在智能算法、架构与系统等方面取得了系列性成果，在DAC、RTSS、AAAI、ICDE、KDD、TCAD等权威会议与期刊上发表CCF A类论文20余篇。

成果介绍

尽管联邦学习（FL）作为一种分布式机器学习范式在隐私保护的推荐系统模型训练中展现出良好前景，但其训练性能常因用户设备间的硬件资源异构性而受到限制，尤其是在拥有多终端设备的用户场景下。具体而言：i）部分用户设备的硬件能力有限，无法参与大规模、高性能模型的训练，而具备高性能设备的用户数量又较少，导致用于训练大型模型的数据量不足；ii）推荐系统通常部署在每位用户的多种异构设备上（如个人电脑与手机），这使得在多端设备之间迁移个性化特征、从而实现异构推荐模型的训练面临挑战。

AdaFedRec框架与流程图

为解决上述问题，论文作者提出了一个全新的异构联邦推荐框架AdaFedRec。该框架能够根据用户设备的可用资源自适应地分配异构模型进行本地训练，并在同一用户的多设备之间实现自适应的异构模型迁移机制。具体来说，该框架采用基于编码器—解码器的异构模型生成策略，实现异构设备间的协同模型训练；此外，AdaFedRec引入了基于知识扩散的模型迁移机制，以便在用户的多终端设备间进行模型训练。实验结果表明，AdaFedRec在所有数据集上都取得了最佳性能。

关于ICDE会议

ICDE是数据工程领域最具影响力的国际顶级学术会议之一。作为由IEEE主办的旗舰会议，ICDE自1984年创办以来，长期聚焦数据库、数据管理、大数据系统、数据挖掘、数据隐私与安全、机器学习系统等前沿方向，被CCF（中国计算机学会）推荐为A类国际顶级会议。

来源：华东师范大学

往期精彩回顾

从竞赛“练兵场”到人才“孵化器”: 湖南大学、复旦大学、四川大学、西安邮电大学引领塑造网络安全新生力 “五色石”计划下，东南大学网络安全人才培养模式创新“密码”揭秘

“网安+法学”双学位  |  看南开大学、东南大学、重庆邮电大学在新赛道上加速跑

“实战派”网安人才培养新范式，看上海交大、暨南大学、湖南大学如何转变模式锻造网安实战人才

守护语音安全: 华中科技大学CPSS团队如何打造Anti-Deepfake系统斩获创意作品赛冠军？

信息网络安全

《信息网络安全》创刊于2001年，是由公安部主管，公安部第三研究所、中国计算机学会主办，面向国内外公开发行的国内首批信息安全类期刊之一，于2015年成为中国科技核心期刊，2017年成为中国科学引文数据库来源期刊，2018年成为中文核心期刊，2022年入选CCF计算领域高质量科技期刊分级目录。

中文核心期刊

中国科技核心期刊

中国科学引文数据库来源期刊

CCF计算领域高质量科技期刊

我们在不断努力和完善中，期待您的关注和支持！

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：信息网络安全杂志 《华东师范大学 | 软件工程学院（滴水湖国际软件学院）本科生李振凯论文被数据库顶级会议ICDE 2026接收》