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Resumen: Federated Recomender Systems (FEDREC) se han convertido en una solución prometedora para entregar recomendaciones personalizadas al tiempo que salvaguardar la privacidad del usuario. Sin embargo, estudios recientes han demostrado su vulnerabilidad a los ataques de envenenamiento.

Resumen: El éxito de los algoritmos de aprendizaje automático está inherentemente relacionado con la extracción de características significativas, ya que juegan un papel fundamental en el rendimiento de estos algoritmos. El centro de este desafío es la calidad de la representación de datos.

Resumen: De acuerdo con lo que llamamos la política de diseño de alineación emocional, las entidades artificiales deben diseñarse para provocar reacciones emocionales de los usuarios que reflejan adecuadamente las capacidades y el estado moral de las entidades, o la falta de ellas.