本申请涉及一种联邦学习推荐系统、方法、存储介质及电子设备。所述联邦学习推荐方法包括：通过混淆函数，将用户评分矩阵映射到混淆后用户评分矩阵，其中，所述用户评分矩阵的各个元素以二元化取值指示多个用户各自对多个商品是否分别做出评分；和利用所述混淆后用户评分矩阵生成联邦学习推荐结果，该联邦学习推荐结果与所述用户评分矩阵相关联。其中，所述混淆函数通过满足预设约束条件的优化得到，该预设约束条件基于所述用户评分矩阵和所述混淆后用户评分矩阵之间具有相同位置但是不同二元化取值的元素。如此在加强对用户隐私保护同时也具有较好的整体的计算效率和资源占用率。