近年来,随着机器学习在分类、检测、推荐等多个领域取得显著成就,机器学习方法已经被广泛地应用于实际工业任务中,并取得了非常好的效果,创造了大量社会价值。然而,在真实场景中应用机器学习算法仍面临着非常多的问题。首先,目前的机器学习算法往往受到海量数据的驱动,但是随着整个社会对个人隐私保护意识的加强,对数据的收集、存储以及应用正受到越来越多的限制,这就为机器学习长久的发展与应用增加了阻碍。针对目前机器学习中隐私保护的问题,本文对联邦学习,一种成功缓解对分布式数据进行深度学习的隐私问题的解决方案,进行了研究,并从联邦学习数据分布不均的特性出发,提出了一种基于模型交换的联邦学习框架。该框架通过在不同终端间交换模型进行训练,降低各终端模型之间的差异,从而使得聚合模型能获得更好的效果与更快的收敛速度。理论分析也证明了该框架相比传统联邦学习能够获得更接近中心化训练的结果。但是,由于上述框架引入了模型交换机制,为整个系统的通信带宽带来了更大的负担。为了使该框架在真实场景中能有更好的应用前景,本文对模型压缩问题进行了探究。本文立足于大规模推荐系统场景,讨论了对模型嵌入层进行量化压缩的收益与具体实现方法。但是,对于量化的模型压缩方案,目前往往只能通过调参去选取合适的量化值,将花费大量的时间。为了加速量化模型设计过程,本文基于聚类方法与模型参数的统计特性,提出了参数表示空间大小估计方法,达到快速确定最小量化值的目的。同时,在实际场景中,数据的分布特性往往会随时间发生改变。为了使得模型能够始终保持较高的准确率,就需要模型能够对这种变化有快速的响应。本文基于推荐系统中的量化模型,提出了一种改进的优化算法,通过量化参数的跳变比例来调整模型参数的学习率,使得量化模型对在线学习任务能够表现出更好的适应性。