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融合标签相似度的差分隐私矩阵分解推荐算法
融合标签相似度的差分隐私矩阵分解推荐算法
作者:
王啸乾
郑剑
原文服务方:
计算机应用研究
推荐系统
矩阵分解
标签相似度
差分隐私
隐私保护
摘要:
推荐系统需要利用到大量的用户行为数据,这些数据极有可能暴露用户的喜好,给人们关心的隐私问题带来巨大的挑战.为保证推荐精度与用户隐私,提出一种结合差分隐私与标签信息的矩阵分解推荐模型.该模型首先将标签信息加入到项目相似度的计算过程;随后融入到矩阵分解推荐模型中提高推荐精度;最后运用随机梯度下降法求解模型最优值.为解决用户隐私问题,将拉普拉斯噪声划分成两部分,分别加入项目相似度与梯度求解过程中,使得整个推荐过程满足ε-差分隐私,并在一个真实的数据集上分析验证算法的有效性.实验表明,提出的方法在保证用户隐私的情况下,仍具有较高的推荐精度.
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篇名
融合标签相似度的差分隐私矩阵分解推荐算法
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
推荐系统
矩阵分解
标签相似度
差分隐私
隐私保护
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
信息安全技术
研究方向
页码范围
851-855
页数
5页
分类号
TP309.2
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0654
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
郑剑
江西理工大学信息工程学院
64
155
6.0
10.0
2
王啸乾
江西理工大学信息工程学院
1
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推荐系统
矩阵分解
标签相似度
差分隐私
隐私保护
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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