發(fā)布時(shí)間：2018-07-22 21:01

【摘要】：推薦系統(tǒng)的建立依賴(lài)用戶(hù)的個(gè)人隱私信息,攻擊者可以通過(guò)推薦的結(jié)果對(duì)用戶(hù)的狀態(tài)和行為進(jìn)行預(yù)測(cè).目前,雖然有對(duì)基于協(xié)同過(guò)濾近鄰隱私保護(hù)的研究,但是對(duì)基于模型的隱私保護(hù)的關(guān)注度并不夠高.差分隱私理論定義了一個(gè)相當(dāng)嚴(yán)格的防攻擊模型,通過(guò)添加噪聲使數(shù)據(jù)失真達(dá)到隱私保護(hù)的目的,而且用戶(hù)的興趣存在興趣漂移問(wèn)題,對(duì)推薦效果造成影響,因此,提出基于差分隱私理論和時(shí)序理論構(gòu)建基于模型的推薦系統(tǒng).首先,根據(jù)差分隱私理論,給用戶(hù)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)增加小波動(dòng)的符合Laplace分布的噪聲,增大待分解矩陣的安全系數(shù);然后,在隨機(jī)梯度下降模型的基礎(chǔ)上,將時(shí)序因子建模為時(shí)間權(quán)重,提高模型的準(zhǔn)確性.實(shí)驗(yàn)證明該算法的準(zhǔn)確性,并且為增強(qiáng)隱私研究提供了新的思路.
[Abstract]:The establishment of recommendation system depends on the user's personal privacy information, and the attacker can predict the user's state and behavior through the recommended results. At present, although there are some researches on the privacy protection based on cooperative filtering, the attention to model-based privacy protection is not high enough. Differential privacy theory defines a strict anti-attack model, which distorts the data to achieve the purpose of privacy protection by adding noise, and the problem of interest drift in user's interest affects the effect of recommendation. A model-based recommendation system based on differential privacy theory and time sequence theory is proposed. First of all, according to the difference privacy theory, the user's rating data is given a small fluctuation of the noise consistent with the Laplace distribution, and the safety factor of the matrix to be decomposed is increased. Then, on the basis of the stochastic gradient descent model, Time series factor is modeled as time weight to improve the accuracy of the model. Experiments show that the algorithm is accurate and provides a new way to enhance privacy.
【作者單位】： 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)符號(hào)計(jì)算與知識(shí)工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;長(zhǎng)春工程學(xué)院計(jì)算機(jī)技術(shù)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.60973040,No.61300148,No.61602057) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃(No.20130206051GX,No.20130522112JH,No.20170520059JH)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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5 本報(bào)記者 鄒大斌;隱私保護(hù),老問(wèn)題再添新憂(yōu)[N];計(jì)算機(jī)世界;2013年

6 記者 馬意，

本文編號(hào)：2138561