[发明专利]一种基于标签和差分隐私保护的推荐方法在审
| 申请号： | 201910062956.7 | 申请日： | 2019-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN109784092A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 蒋宗礼;张秀英;董璇 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于标签和差分隐私保护的推荐方法，本方法旨在引入标签概念，通过标签的共现原则计算标签的相似性，使用标签相似性代替模糊c均值聚类的欧式距离对标签进行模糊c均值聚类，使其属于不同聚类，解决由常规聚类的硬聚类问题导致推荐准确率低的问题，并在聚类过程中加入符合Laplace分布的噪声达到保护用户隐私的目的。通过对标签进行模糊c均值聚类更解决了直接向标签兴趣度向量中加入噪声导致数据可用性降低的问题，在提高推荐准确度的同时保护了用户的隐私。 | ||
| 搜索关键词： | 标签 隐私保护 模糊 聚类 噪声 数据可用性 常规聚类 聚类过程 欧式距离 用户隐私 准确度 兴趣度 准确率 向量 隐私 引入 | ||
【主权项】：
1.基于标签和差分隐私保护的推荐方法，其特征在于：包括标签相似性计算，标签进行差分隐私保护的模糊C均值聚类的过程，计算用户兴趣向量和用户相似度产生topN推荐单元，具体如下：产生标签关联矩阵，计算标签相似性单元：利用资源标签矩阵计算标签共现矩阵，通过标签共现矩阵得到标签紧密度关联矩阵，通过关联矩阵计算标签相似性；标签聚类差分隐私保护单元：用标签的相似性代替模糊C均值聚类的欧式距离，在聚类过程中加入符合Laplace分布的噪声，保护聚类中心点，产生具有差分隐私保护的聚类结果；topN推荐单元：根据聚类的标签计算用户对标签的兴趣向量，根据用户的兴趣向量计算用户的相似性，得到k个相似的最近邻用户，对最近邻用户访问的资源进行筛选，对高分的N个资源进行topN推荐。
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