联邦学习如何重塑百度搜索引擎的推荐算法平衡

联邦学习允许模型在多个本地设备上训练，而不需要将原▶️始数据上传到中央服务器，这为搜索引擎在个性化推荐与通用搜索结果之间寻找🌟更优平衡提供了可能

目前百度已在部分场景中实践了联邦学习框架，但距离全量❤️部署仍有距离

尊重用户数据隐私，不在未授权的情况下收集或传输用户搜索行为数据

联邦学习如何重塑百度搜索引擎的推荐算法平衡

个性化搜索与通用推荐之间的张力 百度搜索引擎的推荐算法通常面临两难：一方面，用户期望▶️搜索结果的个性化程度足够高，能够快速找到自己感兴趣的内容；另一方面，过于强烈的个性化🌈推荐可能削弱搜索结果的多样性和客观性