推荐系统可以通过实施限制数据暴露、匿名化用户信息并让用户控制其数据的技术来保护用户隐私。一种方法是使用 数据匿名化 和 联邦学习。 匿名化方法（如差分隐私）会将受控噪声添加到数据集中，从而确保无法追踪单个用户行为。 例如，流媒体服务可能会汇总数千名用户的观看习惯并应用噪声，以防止识别特定个人。 联邦学习直接在用户设备上训练推荐模型，而无需将原始数据发送到中央服务器。 音乐应用程序可以使用它在手机本地学习偏好，仅共享模型更新（而不是个人收听历史记录）以全局改进推荐。
另一种策略涉及 加密 和 安全计算。 诸如同态加密之类的技术允许对加密数据进行计算，因此即使在处理过程中，敏感信息（例如，购买历史记录）也保持隐藏。 例如，电子商务平台可以分析加密的用户互动以推荐产品，而无需解密数据。 安全多方计算 (MPC) 使多个参与方可以在不共享原始数据的情况下协作进行推荐。 想象一下，两家零售商通过计算跨数据集的聚合趋势来共同改进产品推荐，而无需暴露单个客户的详细信息。 这些方法可确保即使第三方或恶意行为者访问系统，数据也保持机密。
最后， 用户控制的隐私设置 和 数据最小化 降低了风险。 系统可以让用户选择退出特定的数据收集（例如，禁用位置跟踪以获取餐厅推荐）或按要求删除存储的数据。 例如，电影推荐平台可能允许用户完全删除其观看历史记录。 数据最小化原则确保仅收集基本信息——例如，如果年龄和性别对算法并不重要，则避免不必要的人口统计详细信息。 此外，设备端处理（例如，智能手机在本地生成推荐）消除了集中式数据存储。 通过将技术保障与透明的用户控制相结合，推荐系统可以在个性化和隐私之间取得平衡。