上周期工作内容：

1.把推荐系统改写为联邦学习模式（大致完成。数据切分方面，和师兄讨论后还是选择按用户切分，边跑实验边修改）

2.论文上，从联邦学习和推荐系统算法两方向寻找创新点。上次组会交流，除老师提出的联邦学习算法上进行修改的思路，我找了一些联邦推荐的论文，参考他们在推荐系统上的贡献点

这周期工作内容：

1.搜寻资料，开始写相关工作

2.寻找创新点，当前想到一个混合机制：参考FL和BC的混合算法，在他分层强化的基础中加入其他算法，最后按权重或者参与节点投票得出结果。