PriCoRec: A Privacy-Aware Cloud-Device Collaborative Framework for Ad Recommendation under Feature Constraints
PriCoRec：特征约束下隐私感知的云-端协同广告推荐框架
🧭 隐私感知云-端协同排序 ★ 深度解读
University College Dublin · Huawei Ireland Research Center
提出隐私感知云-端协同广告推荐框架，敏感特征留在端侧，以云预排序多样性正则和云指导轻量端模型兼顾效果与效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 在隐私合规限制下无法云端使用用户画像时，可采用云-端分离级联：云端只用上下文/物品特征做粗排，端侧用完整敏感特征做精排；既满足数据不出端，又保留个性化能力。
- 粗排候选集质量直接决定端侧精排上限。可借鉴 DPP log-det 正则，在粗排训练损失中加入多样性项，缓解因特征受限导致的候选同质化；λ 建议 1e-3~1e-2，按验证集调节，可提升 Recall@100。
- 端侧模型不必复现云端大模型，可将云端粗排输出的相关性 logit 作为辅助特征输入端侧模型；端侧 embedding 维度 4、两层 PNN 即可取得显著提升，配合 FP16 存储和词表重映射能把模型控制在 7.7–29.4MB，推理延迟约 0.5–0.8ms。
- 训练粗排模型时，1:4 随机负采样 + BPR 成对损失是稳定有效的基础配置；若业务中用户敏感特征无法上云，可先按此框架拆分粗排和精排，再迭代优化多样性正则强度。