联邦学习驱动下的个性化搜索：从百度优化实战看技术演进

百度场景下的联邦学习部署架构 在百度搜索引擎优化实战中，联邦学习的应用通常采用以下分层架构： 客户端层 ：部署在用户浏览器或▶️移动应用中，负责采集用户在当前会话中的搜索行为（如点击、停留时长、后续浏览），并在本地运行一个小型模型进行特征提取与梯度计算

联邦学习驱动下的个性化搜索：从百度优化实战看技术演进

推荐在搜索场景中采用 自适应隐私预算分配 ：对高频查询词使用较高噪声（强保护），对长尾查询词使用较低噪声（保精度），从而兼顾整体搜索质量