[发明专利]协同过滤推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：

从受益方获取受益方数据，从贡献方获取脱敏贡献方数据；

使用增强邻域算法对所述受益方数据和所述脱敏贡献方数据进行合并，得到增强邻域集合；

基于所述受益方数据、所述脱敏贡献方数据以及所述增强邻域集合，生成所述受益方的预测推荐结果。

2.根据权利要求1所述的协同过滤推荐方法，其特征在于，还包括：

通过计算在用户项目矩阵中包括非空元素的每个项目对的灵敏度，得到所述贡献方数据的最大灵敏度；

基于所述最大灵敏度，得到所述贡献方数据的平滑灵敏度；

基于所述平滑灵敏度，对所述贡献方数据添加噪声，得到所述脱敏贡献方数据。

3.根据权利要求1所述的协同过滤推荐方法，其特征在于，基于所述受益方数据、所述脱敏贡献方数据以及所述增强邻域集合，生成所述受益方的预测推荐结果，包括：

基于所述受益方数据和所述脱敏贡献方数据生成预测推荐模型；其中，所述预测推荐模型是基于隐语义模型结合所述增强邻域集合构建的；

基于所述受益方数据与所述预测推荐模型，为所述受益方生成预测推荐结果。

4.根据权利要求1所述的协同过滤推荐方法，其特征在于，所述受益方数据包括：

所述受益方的每个项目的邻域的集合；以及

所述受益方的用户项目矩阵中非空元素占所有元素的比例。

5.根据权利要求1所述的协同过滤推荐方法，其特征在于，所述脱敏贡献方数据包括：

经过隐私保护的所述贡献方的每个项目的邻域的集合；以及

所述贡献方的用户项目矩阵中非空元素占所有元素的比例。

6.根据权利要求1所述的协同过滤推荐方法，其特征在于，所述使用增强邻域算法对所述受益方数据和所述脱敏贡献方数据进行合并，得到增强邻域集合，包括：

基于所述贡献方的每个项目的邻域的集合、所述受益方的每个项目的邻域的集合、所述贡献方的用户项目矩阵中非空元素占所有元素的比例以及所述受益方的用户项目矩阵中非空元素占所有元素的比例，得到所述增强邻域集合。

7.一种协同过滤推荐装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于从受益方获取受益方数据，从贡献方获取脱敏贡献方数据；

数据合并模块，用于使用增强邻域算法对所述受益方数据和所述脱敏贡献方数据进行合并，得到增强邻域集合；

结果生成模块，用于基于所述受益方数据、所述脱敏贡献方数据以及所述增强邻域集合，生成所述受益方的预测推荐结果。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述协同过滤推荐方法的步骤。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述协同过滤推荐方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，所计算机程序产品包括有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述协同过滤推荐方法的步骤。