【摘 要】
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本协同过滤技术在推荐系统的实现中具有广泛的应用,由于协同过滤以用户对商品项目的评价分数为依据,而这些评价有可能反映了用户某些不欲为人所知的喜好特点,因此,对具备隐私
【机 构】
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广东金融学院互联网金融与信息工程学院; 华为技术有限公司; 华南理工大学经济与贸易学院; 北京师范大学珠海分校信息技术学院;
【基金项目】
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广东省自然科学基金(No.2014A030313662,No.2016A030310018,No.2016A030313385);广东省公益研究与能力建设项目(No.2015A030402003);广东省科技项目(No.2016ZC0039);广东省哲学社科项目(No.GD15CGL05);华南理工大学中央高校业务经费项目(No.2015QNXM20)
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本协同过滤技术在推荐系统的实现中具有广泛的应用,由于协同过滤以用户对商品项目的评价分数为依据,而这些评价有可能反映了用户某些不欲为人所知的喜好特点,因此,对具备隐私保护能力的协同过滤模型的研究引起了普遍的关注.SVD++是当前最为常用的协同过滤模型之一,差分隐私模型则是近十年来隐私保护理论最重要的研究进展之一,本文把两者相结合,提出了三种基于差分隐私和SVD++的协同过滤模型:基于梯度扰动的SVD++隐私保护模型、基于目标函数扰动的SVD++隐私保护模型和基于输出结果扰动的隐私保护模型.理论分析和实验结果显示,本文的算法不仅能为用户的隐私安全提供可靠的保障,而且还保持了较高的预测准确度.
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