自动决策系统在日常生活中日益普及，但其涉及的敏感数据引发了公平性和隐私保护的伦理问题。本文探讨了本地差分隐私对公平性的影响，并通过实证分析提出了平衡公平性与隐私保护的建议。

本文介绍了一种基于本地差分隐私的情境赌博算法，利用随机梯度下降法实现个性化学习，确保用户数据隐私。研究开发了基于最小二乘法的评估器，实验结果表明该算法在强隐私保护下表现良好。

该研究提出了一种新的联邦学习算法，解决群体公平性问题。该算法在统计异质性和不同数量的客户端存在的情况下，可以改善公平性，不影响准确度，并与本地差分隐私兼容，通信成本微不足道。该算法对敏感应用领域的联邦学习系统具有重要潜力。

本文介绍了使用本地差分隐私的情境赌博算法，利用随机梯度下降法的估计器和更新机制，在保护用户数据隐私的同时实现个性化学习。通过最小二乘法的评估器和更新机制，证明了算法在强隐私保护条件下具有良好的性能。