在推荐系统中，我还有隐私吗？联邦学习：你可以有机器之心分析师网络作者：仵

机器之心分析师网络
作者：仵冀颖
编辑：H4O
在推荐系统无所不在的网络环境中，用户越来越强烈地意识到自己的数据是需要保密的。因此，能够实现隐私保护的推荐系统的研究与发展越来越重要。联邦学习框架的引入为这一问题提供了解决方案。
一、由推荐系统谈起
随着互联网覆盖范围的扩大，越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容，推荐系统应运而生。推荐系统在我们的日常生活中无处不在，它们非常有用，既可以节省时间，又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前，推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1] 。以网络新闻为例，由于每天都有大量的新闻文章发布在网上，在线新闻服务的用户面临着严重的信息过载。不同的用户通常喜欢不同的新闻信息。因此，个性化新闻推荐技术被广泛应用于用户的个性化新闻展示和服务中。关于新闻的推荐算法 / 模型研究已经引起了学术界和产业界的广泛关注。
经典的推荐算法大致分为三类：内容过滤（Content filtering）、协同过滤（Collaborative filtering ， CF）和混合过滤（Hybrid filtering）。
内容过滤：这类算法侧重于通过将用户、item 划分为特定的信息特征来绘制用户肖像，从而直接建立对用户兴趣的理解。初期的推荐系统中多采用的是内容过滤的方法。例如，我在某宝上浏览了几件黑色女式羽绒服，系统根据内容过滤算法直接提取 “黑色”、“羽绒服”、“女式” 等 item 特征，在这个应用场景下， item 具体为 “物品” 。通过对物品进行多次关联性分析，发现我多次在某宝中的点击之间的关联性，从而生成推荐结果，将“女式羽绒服” 推荐到我的某宝首页中。这种内容过滤的方法具有以下特点：一是，方法原理简单、易于实现，直接根据用户点击的数据进行分析，因此不存在稀疏性和冷启动的问题。二是，直接基于 item 进行特征构建和推荐，推荐准确度过高，且不受其它用户热门推荐的影响。三是，所依赖的 item、特征等直接影响了推荐效果，必须保证特征准确且在具体的应用场景中是真实有效的。四是，推荐结果存在重复性问题。以新闻推荐类应用为例，你浏览了一篇关于 2021 年考研的权威发布新闻，系统可能再次向你推送的是同一条新闻。
协同过滤：这些算法在没有用户或 item 的先验信息的情况下工作，并且只根据用户的交互数据建立对用户兴趣的理解。这种方法也是目前应用最广泛的推荐算法。协同过滤的基本考虑是“物以类聚，人以群分” 。协同过滤主要有两类方法：基于用户 (User-based) 的推荐和基于 item(Item-based)的推荐。协同过滤一般与评分系统结合使用，通过分数去刻画用户对于 item 的喜好程度。协同过滤的方法具有以下特点：一是，无需建模，且领域无关，具有很好的普适性。二是，便于借鉴他人经验，能够使用其它评分结果辅助发现用户的潜在兴趣偏好。三是，基于历史数据进行评分和评估，因此对于系统中的新用户和新 item 存在冷启动问题，且受历史数据的数据规模、稀疏程度等影响较大。四是，对用户的新爱好转变或特殊爱好的需求支持度较差，这些新爱好或特殊爱好一般也是缺少历史数据支持的情况。
混合过滤：这些算法是上述两种算法的结合。它通过利用上面两种方法中的技术优势来构建更好的推荐系统。
然而，在推荐系统无所不在的网络环境中，用户越来越强烈的意识到自己的数据是需要保密的。此外，从政府层面看，随着 GDPR 在欧洲的启动和美国类似法律的出台，越来越多的国家将效仿这一做法，进一步导致传统的推荐系统所依赖的训练数据越来越匮乏。在这样的背景下，能够实现隐私保护的推荐系统的研究与发展越来越重要。从另外一个角度分析，在推荐 / 搜索中引入隐私也有一定的好处。我们可以利用用户不共享的更好的元数据进行推荐系统的训练，例如手机上的应用程序信息、位置等。我们还可以在较新的领域中（如医疗保健、金融服务）更好地采用机器学习模型，用户不再需要犹豫是否将数据共享给其他人。
联邦学习将模型的学习过程分发给各个客户端（即用户的设备），使得从特定于用户的本地模型中训练出全局模型成为可能，确保用户的私有数据永远不会离开客户端设备，从而实现了对用户隐私性的保护。将联邦学习框架引入到推荐系统问题中，能够实现隐私保护的推荐系统。