联邦学习 (FL) 通过直接在用户设备上训练模型，而无需集中原始数据，从而实现个性化推荐。 FL 不会将用户数据发送到服务器，而是将全局推荐模型发送到设备，在设备上模型从本地交互（例如，点击、观看历史记录）中学习。 只有模型更新（而非数据本身）会发送回服务器，进行聚合，并用于改进全局模型。 这种方法在维护隐私的同时，允许模型适应个人用户行为。 例如，音乐流媒体应用程序可以根据用户手机上存储的收听习惯来推荐歌曲，而无需上传该数据。
该过程涉及三个关键步骤。 首先，服务器初始化一个推荐模型（例如，用于预测用户偏好的神经网络）并将其分发到设备。 每个设备都使用用户的私有数据（例如，应用程序使用模式或购买历史记录）在本地训练模型。 例如，购物应用程序可能会根据用户查看或添加到购物车中的产品进行训练。 在本地训练之后，设备会将加密的模型更新（例如，梯度向量）发送回服务器。 服务器聚合这些更新——通常使用联邦平均 (FedAvg) 等技术——以创建一个改进的全局模型。 该循环会迭代重复，在保持数据分散的同时改进推荐。
FL 具有隐私优势并降低了数据传输成本，使其适用于医疗保健或金融等合规性要求高的行业。 但是，挑战包括处理不均匀的数据分布（例如，某些用户只有稀疏的交互历史记录）并确保设备和服务器之间的高效通信。 开发人员可以使用 TensorFlow Federated 或 PySyft 等框架来实现 FL 管道，并结合差分隐私等技术来进一步保护更新。 例如，视频平台可以使用 FL 根据用户设备上存储的观看时间来推荐内容，从而确保敏感的观看习惯不会暴露。 虽然 FL 需要仔细调整以解决设备异构性和延迟问题，但它提供了一种可扩展的方式来提供个性化体验，而不会损害用户信任。