本文選題：差分隱私　切入點：隱私保護　出處：《計算機研究與發(fā)展》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于推薦系統(tǒng)需要利用大量用戶數(shù)據(jù)進行協(xié)同過濾,會給用戶的個人隱私帶來相當大的風險,如何保護隱私數(shù)據(jù)成為推薦系統(tǒng)當前面臨的重大挑戰(zhàn).差分隱私作為一種新出現(xiàn)的隱私保護框架,能夠防止攻擊者擁有任意背景知識下的攻擊并提供有力的保護.針對推薦系統(tǒng)中的隱私保護問題,提出一種滿足差分隱私保護的協(xié)同過濾推薦算法.首先,構(gòu)建用戶和項目的潛在特征矩陣,有效降低數(shù)據(jù)稀疏性;然后,采用目標擾動方法對矩陣中添加滿足差分隱私約束的噪聲得到噪矩陣分解模型;通過隨機梯度下降算法最小化相關(guān)聯(lián)的正則化平方誤差函數(shù)來獲取模型中的參數(shù);最后,應(yīng)用差分隱私矩陣分解模型進行評分預測,并在MovieLens和Netflix數(shù)據(jù)集上對算法的有效性進行評價.實驗結(jié)果證明:所提出方法的有效性能夠在有限的精度損失范圍內(nèi)進行推薦并保護用戶隱私.
[Abstract]:Because the recommendation system needs to use a large amount of user data for collaborative filtering, it will bring a considerable risk to the privacy of the user. How to protect privacy data has become a major challenge for recommendation systems. Differential privacy is a new privacy protection framework. It can prevent attackers from attacking with arbitrary background knowledge and provide powerful protection. Aiming at privacy protection in recommendation systems, a collaborative filtering recommendation algorithm is proposed to satisfy differential privacy protection. The latent feature matrices of users and projects are constructed to reduce the data sparsity effectively, and then the noise matrix decomposition model is obtained by adding noise satisfying the difference privacy constraints to the matrix by using the objective perturbation method. Random gradient descent algorithm is used to minimize the associated regularization square error function to obtain the parameters of the model. The effectiveness of the proposed method is evaluated on the MovieLens and Netflix datasets. The experimental results show that the proposed method can be recommended within a limited range of loss of accuracy and protect the privacy of users.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(91646201,91546111,60803086) 國家科技支撐計劃項目(2013BAH21B02) 北京市自然科學基金項目(4153058,4113076) 北京市教育委員會科技計劃重點項目(KZ20160005009);北京市教育委員會科技計劃一般項目(KM201710005023)~~
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：1631762