パーソナライゼーション連邦学習におけるインセンティブメカニズムの設計は、クライアントの参加を促進するために不可欠です。特に、プライバシーとセキュリティを考慮しながら、参加者に対して適切な報酬を提供することが重要です。トークンベースのシステムなど、参加者が貢献することで得られる報酬を設計することで、クライアントのエンゲージメントを高め、全体のパフォーマンスを向上させることが可能です。このようなメカニズムは、クライアントのデータが持つ価値を認識し、彼らが積極的に参加する動機を与えることが期待されます。