如何平衡个性化推荐与用户隐私保护？

Dilara平台通过多维度数据采集、动态算法优化及用户反馈闭环，构建了覆盖“数据-模型-场景”的智能推荐体系。其核心机制如下：

一、数据层：多源信息融合

二、算法层：动态优化模型

1. 协同过滤：基于用户-内容交互矩阵挖掘隐性关联，解决冷启动问题。
2. 深度学习模型：
   • 使用Transformer架构捕捉长序列行为模式
   • 引入多任务学习框架，同步优化点击率与用户留存
3. 实时反馈机制：通过A/B测试动态调整推荐权重，确保模型适应性。

三、场景化推荐策略

四、隐私保护与合规设计

• 数据脱敏处理：对用户ID、设备信息进行哈希加密
• 联邦学习应用：在本地完成模型训练，避免原始数据上传
• 透明化控制：提供“推荐偏好设置”入口，允许用户调整兴趣标签

五、未来优化方向

1. 引入因果推断模型，减少推荐偏差
2. 开发多模态内容理解能力（图文+视频）
3. 构建反信息茧房机制，动态引入多样性内容

Dilara平台通过持续迭代技术架构，在提升用户体验的同时，严格遵循《个人信息保护法》要求，确保推荐系统在合法合规框架内运行。