Federated Learning of Cohorts

Federated Learning of Cohorts ( FLoC ; från engelska - "federated learning based on cohorts [1] ") är en distribuerad modell som använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera användardata och bilda kohorter. En kohort är en grupp anonyma uppgifter om användare ( webbläsare ) med liknande egenskaper. Användardata skickas inte direkt till någon central processor eller server . Beräkningen och tilldelningen av kohorten sker på webbläsarsidan . [2] Google började testa tekniken i Chrome-webbläsaren i mars 2021 som en ersättning för tredjepartscookies, som man planerar att sluta stödja i Chrome i början av 2023.

Den federerade kohortinlärningsalgoritmen analyserar användares surfaktivitet online och genererar ett "kohort-ID" med hjälp av SimHash-algoritmen för att gruppera en given användare med andra användare [3] som har åtkomst till liknande innehåll. Varje kohort innehåller flera tusen användare för att göra det svårt att identifiera enskilda användare, och kohorterna uppdateras varje vecka. Webbplatser kan sedan komma åt kohort-ID:t med hjälp av API:et och bestämma vilka annonser som ska visas. Google märker inte intressebaserade kohorter annat än att gruppera användare och tilldela ett ID, så annonsörer måste bestämma användartyperna för varje kohort själva.

Anteckningar

  1. Google utökar testning av FLoC-teknik . ppc världen | ppc.world - allt om att arbeta med betald trafik . Hämtad 2 januari 2022. Arkiverad från originalet 2 januari 2022.
  2. Federated Learning of Cohorts - en "killer" cookie eller bara ett annat sätt att spåra användare . Habr . Hämtad 3 januari 2022. Arkiverad från originalet 2 januari 2022.
  3. Bennett Cyphers. Googles FLoC är en fruktansvärd idé  . Electronic Frontier Foundation (3 mars 2021). Hämtad 3 januari 2022. Arkiverad från originalet 26 juni 2021.