一种广告推荐的跨域隐私保护方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种广告推荐的跨域隐私保护方法、系统、设备及介质，所述方法具体包括：将用户行为数据与匿名化设备数据进行加密匹配，生成初始跨域联合特征向量；将初始跨域联合特征向量和扰动特征向量融合形成目标跨域联合特征向量；将预训练的广告推荐模型拆分为特征编码子模块与推理子模块，将特征编码子模块部署至用户邻近边缘节点，将推理子模块保留在用户本地设备；基于目标跨域联合特征向量，执行特征编码子模块计算和推理子模块计算，并将加密后的隐层特征向量上传至联邦学习聚合服务器进行全局模型更新。本发明实现了广告推荐过程中的跨域数据利用与用户隐私保护，在保障数据不出域的同时生成有效特征向量用于个性化广告推荐。