Personalized Risks and Regulatory Strategies of Large Language Models in Digital Advertising

📄 arXiv: 2505.04665v1 📥 PDF

作者: Haoyang Feng, Yanjun Dai, Yuan Gao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-07

💡 一句话要点

提出基于BERT的个性化广告推荐模型，兼顾用户隐私保护与广告效果提升

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 个性化广告推荐 大型语言模型 BERT 用户隐私保护 数据安全 联邦学习 语义嵌入

📋 核心要点

  1. 现有广告推荐系统在结合大型语言模型时，面临用户隐私保护和数据安全方面的挑战，需要深入探讨。
  2. 结合BERT模型和注意力机制，构建个性化广告推荐模型，并采用本地模型训练和数据加密等策略保护用户隐私。
  3. 实验结果表明，该模型能有效提高广告点击率和转化率，同时降低用户隐私泄露风险，实现广告效果与隐私保护的平衡。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型在数字广告中的个性化风险和监管策略。首先概述了大型语言模型（LLM）的原理，特别是基于Transformer架构的自注意力机制，以及模型如何理解和生成自然语言文本。然后，结合BERT模型和注意力机制，构建了一种用于个性化广告推荐和用户因素风险保护的算法模型。具体步骤包括：数据收集和预处理、特征选择和构建、使用BERT等大型语言模型进行广告语义嵌入，以及基于用户画像的广告推荐。同时，采用本地模型训练和数据加密来确保用户隐私安全，避免个人数据泄露。本文设计了一个基于BERT大型语言模型的个性化广告推荐实验，并使用真实用户数据进行验证。实验结果表明，基于BERT的广告推送可以有效提高广告的点击率和转化率。同时，通过本地模型训练和隐私保护机制，可以在一定程度上降低用户隐私泄露的风险。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决个性化广告推荐中，如何利用大型语言模型提升推荐效果的同时，保护用户隐私数据的问题。现有方法在利用大型语言模型进行广告推荐时，容易造成用户数据泄露，缺乏有效的隐私保护机制。

核心思路：论文的核心思路是将BERT等大型语言模型用于广告语义嵌入，提升广告推荐的准确性，同时通过本地模型训练和数据加密等手段，在不泄露用户原始数据的前提下，实现个性化推荐，从而兼顾广告效果和用户隐私保护。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 数据收集和预处理；2) 特征选择和构建，包括用户画像特征和广告内容特征；3) 使用BERT等大型语言模型进行广告语义嵌入，将广告文本转化为向量表示；4) 基于用户画像和广告语义嵌入，进行个性化广告推荐；5) 本地模型训练，在用户本地训练模型，避免用户数据上传；6) 数据加密，对用户数据进行加密存储和传输。

关键创新：关键创新在于将BERT等大型语言模型应用于广告语义嵌入，提升了广告推荐的语义理解能力和个性化程度。同时，结合本地模型训练和数据加密等隐私保护机制，在保证推荐效果的同时，有效降低了用户隐私泄露的风险。

关键设计：论文采用BERT模型进行广告语义嵌入，具体而言，将广告文本输入BERT模型，提取最后一层的输出作为广告的向量表示。用户画像特征包括用户的基本属性、兴趣偏好、历史行为等。本地模型训练采用联邦学习的思想，在用户本地训练模型，并将模型参数上传到服务器进行聚合。数据加密采用同态加密等技术，保证用户数据在传输和存储过程中的安全性。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于BERT的广告推送可以有效提高广告的点击率和转化率。与传统方法相比，该模型在点击率和转化率上均有显著提升（具体数值未知，原文未提供）。同时，通过本地模型训练和隐私保护机制，可以在一定程度上降低用户隐私泄露的风险，实现了广告效果和隐私保护的平衡。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线广告平台，例如搜索引擎广告、社交媒体广告、电商平台广告等。通过提升广告推荐的个性化程度和保护用户隐私，可以提高广告的点击率和转化率，增加广告收入，同时提升用户体验，增强用户对平台的信任感。未来可进一步探索更先进的隐私保护技术，例如差分隐私等，以实现更高级别的用户隐私保护。

📄 摘要（原文）

Although large language models have demonstrated the potential for personalized advertising recommendations in experimental environments, in actual operations, how advertising recommendation systems can be combined with measures such as user privacy protection and data security is still an area worthy of in-depth discussion. To this end, this paper studies the personalized risks and regulatory strategies of large language models in digital advertising. This study first outlines the principles of Large Language Model (LLM), especially the self-attention mechanism based on the Transformer architecture, and how to enable the model to understand and generate natural language text. Then, the BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model and the attention mechanism are combined to construct an algorithmic model for personalized advertising recommendations and user factor risk protection. The specific steps include: data collection and preprocessing, feature selection and construction, using large language models such as BERT for advertising semantic embedding, and ad recommendations based on user portraits. Then, local model training and data encryption are used to ensure the security of user privacy and avoid the leakage of personal data. This paper designs an experiment for personalized advertising recommendation based on a large language model of BERT and verifies it with real user data. The experimental results show that BERT-based advertising push can effectively improve the click-through rate and conversion rate of advertisements. At the same time, through local model training and privacy protection mechanisms, the risk of user privacy leakage can be reduced to a certain extent.