https://blog.qife122.com/tags/%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%A8%E8%8D%90/ Recent content in 广告推荐 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Sun, 07 Sep 2025 19:32:05 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E8%9E%8D%E5%90%88%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E5%B7%AE%E5%88%86%E9%9A%90%E7%A7%81%E7%9A%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E9%9A%90%E7%A7%81%E4%BF%9D%E6%8A%A4%E6%A1%86%E6%9E%B6/ Sun, 07 Sep 2025 19:32:05 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E8%9E%8D%E5%90%88%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E5%B7%AE%E5%88%86%E9%9A%90%E7%A7%81%E7%9A%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E9%9A%90%E7%A7%81%E4%BF%9D%E6%8A%A4%E6%A1%86%E6%9E%B6/ <h1 id="摘要">摘要</h1> <p>为缓解个性化广告中的隐私泄露和性能问题，本文提出了一种融合联邦学习与差分隐私的框架。该系统结合分布式特征提取、动态隐私预算分配和鲁棒模型聚合，以平衡模型精度、通信开销和隐私保护。多方安全计算和异常检测机制进一步增强了系统对恶意攻击的抵御能力。实验结果表明，该框架在确保隐私的同时实现了推荐准确性和系统效率的双重优化，为隐私保护技术在广告推荐中的应用提供了实用解决方案和理论基础。</p>