为了实现隐私保护的推荐系统，开发者通常使用一些技术，这些技术在保持实用性的同时，将用户数据与个性化推荐分开。核心目标是即使在生成推荐时，也能防止暴露个体用户的行为或偏好。常用的方法包括联邦学习、差分隐私、安全多方计算和设备端处理。这些方法侧重于将原始数据保留在本地、添加噪声以模糊细节，或对计算进行加密以保护敏感信息。
一种有效的方法是联邦学习，这种方法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。例如，音乐流媒体应用可以通过聚合来自数千个设备的匿名模型更新（如梯度调整）来更新其推荐算法，而不是收集单个用户的收听历史。这需要像 TensorFlow Federated 或 PySyft 这样的框架来处理安全聚合。另一种方法是差分隐私，它向数据集或模型输出中引入受控噪声。电影推荐系统可以通过在训练模型之前向用户的观影列表中添加随机性来实现这一点，确保任何单个条目都无法追溯到用户。开发者必须平衡噪声水平：噪声过多会降低推荐质量，噪声过少则会带来隐私风险。
对于高度敏感的数据，安全多方计算 (SMPC) 或**同态加密**允许在加密数据上进行计算。例如，电商平台可以使用 SMPC 计算跨多个供应商的协同过滤推荐，而任何一方都无法看到其他方的客户购买数据。类似地，同态加密可以在加密的用户评分上运行矩阵分解，尽管这通常需要大量的计算资源。设备端处理，如 Apple 的 Private Federated Learning，是另一种选择，它使用预训练模型在本地生成推荐，该模型仅通过聚合的匿名数据进行更新。开发者应根据其系统的约束条件（隐私保证、延迟和可扩展性）选择合适的方法，并考虑结合多种技术（例如，联邦学习与差分隐私）以实现更强的保护。像 OpenMined 和 IBM 的 Differential Privacy Library 这样的开源库提供了实用的起点。