1. 毕业设计（论文）主要内容：
近年来，AI技术飞速发展，从行业数据和场景状态来看，金融领域的结构化数据相对完善，特别适合率先引入 AI 技术。例如在金融特定的营销和风控环节，机器学习可以处理上千维度特征，为新老用户分别构建不同的响应率预测模型；在资产管理领域，可以帮助原本无法享受专属理财顾问的客户，实现个性化理财推荐。在现阶段有很多用户的相关数据不是由同一个公司掌握。例如，A 公司有一些自己用户的数据，那么就可以和 B 公司的数据一起协同建模。然而，由于隐私法案的保护，使得两家公司之间的数据难以互通。这对构建全面的用户画像造成了困难。因此，本文拟采用联邦学习的技术来将企业之间的公共用户信息联系起来共同构建模型来解决企业之间数据信息的不互通和用户画像不全面现状。
全文拟分为五个部分：第一部分将阐述用户画像研究的现状以及面临的问题。第二部分将介绍联邦学习与用户画像的相关内容。第三部分将主要介绍运用联邦学习技术及相关技术构建的用户画像模型。第四部分主要讲述基于联邦学习的用户画像的应用。第五部分是结果与分析，主要对本文进行总结分析与展。2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
论据要充分支持论点；理论、观点、概念表达要准确、清楚；
字数一般要求在10000字以上。
参考文献不少于15篇，其中外文文献2篇以上3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-4周：收集和整理资料。
第5-6周：拟定提纲，提交开题报告。
第7-13周：撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。
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4. 主要参考文献
[1]杨强.AI与数据隐私保护：联邦学习的破解之道[J].信息安全研究,2019,5(11):961-965.
[2]刘洋,范涛.联邦学习的研究与应用[Ｒ].香港：微众银行研究所，2019．
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