随着移动互联网行业进入快速发展阶段，用户数据以及浏览数据大幅增加，所以准确把握用户潜在需求和提高广告推荐效果显得极其重要。DeepFM模型作为目前较为先进的推荐方法，可以从原始特征中抽取到各种复杂度特征，但模型没有对数据进行防护。为了在DeepFM模型中实现隐私保护，提出一种基于差分隐私的DeepFM模型——DP-DeepFM，在模型训练过程中将高斯噪声加入Adam优化算法中，并进行梯度裁剪，防止加入噪声过大引发模型性能下降。在广告Criteo数据集上的实验结果表明，与DeepFM相比，DP-DeepFM的准确率仅下降了0.44个百分点，但它能提供差分隐私保护，更具安全性。
