[发明专利]一种基于差分隐私技术的协同过滤方法有效
| 申请号： | 201611007461.7 | 申请日： | 2016-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN106557654B | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 李启良;鲜征征;潘嵘 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于差分隐私技术的协同过滤算法，本发明算法针对优化算法ALS的目标函数进行加扰，并给出此时满足差分隐私的ALS目标函数加扰算法的参数求解的数学推导过程，大大降低加入推荐系统中的噪声量，保证推荐系统满足差分隐私的同时也能保证推荐结果的可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 隐私 技术 协同 过滤 方法 | ||
【主权项】：
一种基于差分隐私技术的协同过滤算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建评分矩阵，并对评分矩阵进行预处理；S2：将得到的评分矩阵分解成用户因子隐含矩阵和项目因子隐含矩阵，并初始化用户因子隐含矩阵和项目因子隐含矩阵得到随机潜在因子矩阵P和Q；S3：构造新的拉普拉斯随机噪声向量b；S4：固定矩阵Q，利用评分矩阵和拉普拉斯随机噪声向量b更新矩阵P；S5：固定矩阵P，利用预处理后评分矩阵和拉普拉斯随机噪声向量b更新矩阵Q。
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