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

联邦学习为何适配个性化搜索 个性化搜索的目标是根据用户的历史行为、兴趣偏好、地理位置等信号，为同一查询词返回差异化的排序结果

联邦学习并非替代这些模型，而是为⭐它们增加一层 用户画像的隐私保护型个性化调节 ——即在不获取用户原始数据的情况下，调整不同特征在排序中的占比

差分隐私的强度平衡 ：联邦学习虽然不传输原始数据，但模型参数仍可能泄露用户偏好

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

本文基于百🍀度搜索引擎的优化场景，解析联邦学习🎨在个性化搜索中的落地思路与实战要点