摘要
个性化推荐系统在现代电子商务和零售平台中至关重要，但它们通常依赖于集中存储详细的用户交互数据，这带来了显著的隐私和合规性挑战。随着 GDPR、CCPA 和 CPRA 等法规的日益严格，组织必须开发在不显著降低推荐质量的情况下保护用户隐私的推荐系统。
本研究提出并评估了一种隐私保护推荐框架，该框架结合了联邦学习、差分隐私、分组建模和隐私感知智能代理。该框架将原始用户数据保持去中心化，同时在模型更新中引入数学上有界的噪声。我们在模拟客户点击流和购买行为的合成零售数据集上进行了实验。推荐质量通过点击率（CTR）、Precision@K、Recall@K 和 归一化折扣累积增益（NDCG@K）在多个差分隐私预算下进行评估。
我们分析了在不同隐私约束下的矩阵分解、神经协同过滤和 GRU4Rec，并探讨了隐私与效用之间的权衡。还开发了一个交互式 Streamlit 仪表板，以可视化推荐性能、排名稳定性、隐私-效用权衡和公平性指标。结果表明，在适度的隐私预算下（大约 $\epsilon \approx 5$），所提出的框架能够保持具有竞争力的推荐质量，表明在对推荐效果影响有限的情况下，可以实现强大的隐私保障。
本研究为部署隐私保护推荐系统提供了一个实用框架，平衡个性化、合规性和商业目标，为下一代 AI 驱动的零售平台提供了可扩展的方法。
博主点评： 本文展示了如何在保护用户隐私的同时，保持推荐系统的有效性，具有很强的实用价值。随着数据隐私法规的严格，采用联邦学习和差分隐私等技术将成为未来推荐系统的重要发展方向。