[发明专利]一种基于矩阵分解的隐私保护内容推荐方法有效
| 申请号： | 201811148279.2 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109543094B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 董恺;郭桃林 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F21/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王安琪 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于矩阵分解的隐私保护内容推荐方法，包括如下步骤：(1)客户端安全模块为用户历史记录添加差分隐私噪声；(2)客户端安全模块将隐私的用户历史记录上传至服务器端；(3)服务器端通过矩阵分解的方式，将所有用户的隐私历史记录分解为“用户‑隐式特征”矩阵和“内容‑隐式特征”矩阵，并根据要接受推荐的用户的隐私记录构建用于产生推荐的“内容‑隐式特征”矩阵，并下发至客户端；(4)客户端根据用户的真实历史记录和接收的“内容‑隐式特征”矩阵，分析候选内容与用户真实记录中内容的相似度，并产生最终的推荐结果。本发明中用户历史记录隐私得以保护，内容推荐结果准确，用户端和服务器端的数据传输量较小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 矩阵 分解 隐私 保护 内容 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于矩阵分解的隐私保护内容推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)客户端安全模块为用户历史记录添加差分隐私噪声；(2)客户端安全模块将隐私的用户历史记录上传至服务器端；(3)服务器端通过矩阵分解的方式，将所有用户的隐私历史记录分解为“用户‑隐式特征”矩阵和“内容‑隐式特征”矩阵，并根据要接受推荐的用户的隐私记录构建用于产生推荐的“内容‑隐式特征”矩阵，并下发至客户端；(4)客户端根据用户的真实历史记录和接收的“内容‑隐式特征”矩阵，分析候选内容与用户真实记录中内容的相似度，并产生最终的推荐结果。
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