中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-B(计算机科学理论):SOCG 2026

SOCG 2026

The 42nd International Symposium on Computational Geometry (SoCG 2026) is planned to be held in New Brunswick, NJ, USA, June 2–5, 2026, as part of the Computational Geometry (CG) Week. We invite high quality submissions that describe original research on the theory and practice of computational problems in a geometric and/or topological setting.

重要信息

CCF推荐:B(计算机科学理论)

录用率:34.6%(78/225,2025年)

时间地点:2026年6月2日-新泽西·纽约

截稿时间:2025年11月25日

Call for Papers

Topics of interest include, but are not limited to:

Design, analysis, and implementation of geometric algorithms and data structures;

Computational complexity of geometric problems;

Implementation and experimental evaluation of geometric algorithms and heuristics, including mathematical, numerical, and algebraic aspects;

Discrete and combinatorial geometry;

Computational topology, topological data analysis, and topological combinatorics;

Applications of computational geometry or topology in any field.

Tracks

If the main contribution is about theoretical aspects of computational geometry or topology, the paper should be submitted to Track T (Theory).

If the main contribution is about practical aspects of computational geometry or topology, the paper should be submitted to Track P (Practice).

If a paper makes relevant contributions to both theory and practice of computational geometry or topology, this should be indicated as part of the submission.

There will be five options: P, P(T), PT, T(P), T. For example, T(P) indicates that the main focus of the paper is theory and a minor focus is practice.

There are no quotas for the number and ratio of papers accepted in each track.

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值