近年来,人工智能领域蓬勃发展,同时也存在一些问题和挑战。其中,数据孤岛,用户隐私保护导致的数据割裂问题尤为受到人们的重视。在各行业中,不同机构,同一机构不同部门的数据通常存在屏障,不能被直接共享或交换,表现为数据以“孤岛”的形式存在,这使得大数据驱动的人工智能技术难以充分发挥价值。此外,随着国内外数据隐私保护法规的不断完善,对企业在用户数据的收集、存储和使用环节中提出了高的用户隐私保护要求,这提高了企业将数据直接用于生产的难度。新兴的联邦学习技术,旨在多个参与方在不共享各自隐私数据的前提下进行本地模型训练,通过交换加密的机器学习中间结果实现联合模型优化,从而解决上述数据割裂问题。本文首先对一致性约束下的联邦优化算法及其应用进行介绍,为后文对算法的设计和应用做铺垫。算法能在数据不出本地的条件下,有效对多机构的数据进行联合模型优化。接下来,针对跨数据孤岛联邦学习中多个数据中心训练的高通信开销问题,本文设计了一种基于交替方向乘子法一致性优化的分层优化架构。相较于由云端中央服务器协调来自不同数据中心的工作节点进行优化,我们新增数据中心内的边缘服务器作为中间层。架构先通过边缘服务器协调本地工作节点进行域内的参数优化,再由云端的中央服务器协调各边缘服务器进行域间参数优化。实验结果表明,相比较于未分层通信模式,分层架构能有效减少训练达到收敛所需的域间通信轮数。最后,为解决多机构如何联合优化推荐模型的问题,本文提出了一种基于交替方向乘子法一致性优化的联邦推荐方法,该方法能在实现联合推荐模型优化的同时保护各机构的数据隐私。多个推荐数据集上的实验结果表明,联邦推荐方法的模型预测精度与集中式优化方法相近,并在高隐私保护程度下保持较高预测精度。