[发明专利]一种带有差分隐私的生成式对抗网络推荐方法有效
| 申请号： | 202110086346.8 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112883070B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 董晓梅;王蕊;邹欣开 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/2457 | 分类号： | G06F16/2457;G06F21/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种带有差分隐私的生成式对抗网络推荐方法，涉及个性化推荐技术领域。该方法包括数据预处理；定义(ε,x,λ)～差分隐私进行差分隐私加噪，并引入高斯噪声机制，对数据集中数据进行保护；相关矩阵分解推荐模型CMF，将用户矩阵U和评分矩阵V映射到一个新的语义空间；除了在评级矩阵上实现最佳拟合之外，矩阵U或V中的一个分量也与另一个矩阵V或U中的每个分量紧密相关，采用相关矩阵分解获取推荐列表；搭建训练生成式对抗网络模型GAN，用于推荐列表的生成；将CMF和GAN的推荐列表进行合并，合并规则为保留重复的推荐项目。本发明在满足用户隐私数据的条件下保证足够高的推荐准确度，实现对推荐算法的隐私保护以及提升推荐准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 带有 隐私 生成 对抗 网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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