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由于推荐系统需要利用大量用户数据进行协同过滤,会给用户的个人隐私带来相当大的风险,如何保护隐私数据成为推荐系统当前面临的重大挑战.差分隐私作为一种新出现的隐私保护框架,能够防止攻击者拥有任意背景知识下的攻击并提供有力的保护.针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种满足差分隐私保护的协同过滤推荐算法.首先,构建用户和项目的潜在特征矩阵,有效降低数据稀疏性;然后,采用目标扰动方法对矩阵中添加满足差分隐私约束的噪声得到噪矩阵分解模型;通过随机梯度下降算法最小化相关联的正则化平方误差函数来获取模型中的参数;最后,应用差分隐私矩阵分解模型进行评分预测,并在MovieLens和Netflix数据集上对算法的有效性进行评价.实验结果证明:所提出方法的有效性能够在有限的精度损失范围内进行推荐并保护用户隐私. 相似文献
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针对协同过滤推荐系统中的用户数据和模型保护问题,提出一种隐私保护矩阵分解算法.该算法基于分布式架构,其梯度下降优化过程由服务器和各个用户相互协作完成.每轮迭代中,服务器仅从客户端得到物品隐藏因子向量梯度更新信息,从而有效保护了用户评分和推荐模型.基于多方安全求和的原理,在梯度更新过程中加入混淆机制,实现了对用户评分存... 相似文献
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现有协同过滤推荐算法中,存在的评分片面、主观性强、评分矩阵稀疏性等因素影响了推荐的精确度,并在推荐中存在隐私泄露等问题.针对上述问题,提出一种基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法.该算法基于多种相似度进行加权计算构造混合相似度,提高推荐精度;以混合相似度作为质心更新和分类条件,利用改进的K-means算法将与目标用户相似度高的用户进行聚类;采用枚举方法在目标用户集中划分子集,并基于混合相似度构建效用函数,利用差分隐私指数机制在各子集中选择邻居集合,保护用户隐私;最后在邻居集合中选择出评分值最高的项目进行推荐.实验结果表明,该算法在保护用户隐私的同时,有效提高了推荐的精确度. 相似文献
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提出一种基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤推荐算法.该算法在用户数据收集过程中采用随机扰动技术,并使用非负矩阵分解对数据进行处理,从而形成隐私保护功能,并在此基础上产生推荐.理论分析和实验结果表明,该算法在保护用户个人隐私的基础上,能够产生具有一定精确性的推荐结果. 相似文献
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推荐系统通过集中式的存储与训练用户对物品的海量行为信息以及内容特征, 旨在为用户提供个性化的信息服务与决策支持. 然而, 海量数据背后存在大量的用户个人信息以及敏感数据, 因此如何在保证用户隐私与数据安全的前提下分析用户行为模式成为了近年来研究的热点. 联邦学习作为新兴的隐私保护范式, 能够协调多个参与方通过模型参数或者梯度等信息共同学习无损的全局共享模型, 同时保证所有的原始数据保存在用户的终端设备, 较之于传统的集中式存储与训练模式, 实现了从根源上保护用户隐私的目的, 因此得到了众多推荐系统领域研究学者们的广泛关注. 基于此, 对近年来基于联邦学习范式的隐私保护推荐算法进行全面综述、系统分类与深度分析. 具体的, 首先综述经典的推荐算法以及所面临的问题, 然后介绍基于隐私保护的推荐系统与目前存在的挑战, 随后从多个维度综述结合联邦学习技术的推荐算法, 最后对该方向做出系统性的总结并对未来研究方向与发展趋势进行展望. 相似文献
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电子商务推荐系统中的协同过滤推荐 总被引:9,自引:0,他引:9
电子商务推荐系统中协同过滤已成为目前应用最广泛、最成功的推荐方法。它利用相似用户购买行为也可能相似的特性进行推荐。介绍了与其他方法比较协同过滤方法的优点,然后说明了一些主要的协同过滤实现方法,指出了还需改进和完善的地方以及未来研究的方向。 相似文献
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电子商务推荐系统中的协同过滤推荐 总被引:11,自引:1,他引:11
电子商务推荐系统中协同过滤已成为目前应用最广泛、最成功的推荐方法。它利用相似用户购买行为也可能相似的特性进行推荐。介绍了与其他方法比较协同过滤方法的优点,然后说明了一些主要的协同过滤实现方法,指出了还需改进和完善的地方以及未来研究的方向。 相似文献
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基于分布式数据的隐私保持协同过滤推荐研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对分布式数据存储结构的协同过滤推荐隐私保持问题,以可交换的密码系统为主要技术,设计了一个协议,集中解决其核心任务——在保持用户隐私前提下对项目评分.准确度与数据集中存放一样,但能保持各分站点下用户评分数据的隐私.基于安全多方计算理论和随机预言模型,证明了协议的安全性,分析了协议的时间复杂度和通信耗费. 相似文献
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把隐私保护问题引入信息过滤系统中,提出一个改进的、基于代理的信息过滤系统的总体结构。 相似文献
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随着社会的发展,图书馆图书的总量呈数量级增长,人们面对大量的图书和文献资料变得无从选择,而传统的
图书检索技术并不能向读者提供主动式、个性化的检索结果。推荐系统是一种智能化系统,它把用户对目标对象的选择、评价
等大量信息通过特定的算法进行处理,根据处理结果形成推荐列表向用户进行推荐,以此提供决策参考。文章将就基于分类
的协同过滤图书推荐系统展开研究和探讨。 相似文献
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为了满足年轻人在交友择偶方面需求,越来越多的征友网站应运而生.随着网站用户不断增加,根据用户提交的交友要求来进行推荐,往往结果数以千计或万计,要从这里面发现用户感兴趣的对象变得非常困难,我们将协同过滤算法引入交友推荐系统,并设计了一个个性化相似项目的协同过滤算法,根据用户的兴趣进行项目最近邻居查找,大大提高了用户对搜索结果的满意度. 相似文献
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为了满足年轻人在交友择偶方面需求,越来越多的征友网站应运而生。随着网站用户不断增加,根据用户提交的交友要求来进行推荐,往往结果数以千计或万计,要从这里面发现用户感兴趣的对象变得非常困难,我们将协同过滤算法引入交友推荐系统,并设计了一个个性化相似项目的协同过滤算法,根据用户的兴趣进行项目最近邻居查找,大大提高了用户对搜索结果的满意度。 相似文献
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针对传统协同过滤推荐(collaborative filtering recommendation,CFR)受数据聚类预处理,评分矩阵稀疏性影响较大和多个评分矩阵之间不能知识迁移的问题,提出了一种基于联合聚类和评分矩阵共享的协同过滤推荐方法,以提高推荐系统精度和泛化能力。该方法首先通过联合聚类对原始评分矩阵进行用户和项目两个维度的聚类;然后对评分矩阵进行分解并取得共享组级评分矩阵;最后利用共享组级评分矩阵和迁移学习方法进行评分预测。对MovieLents和Book-Crossing两个数据集进行了仿真实验,结果表明该方法相比传统方法平均绝对误差减少近8%,有效地提高了协同过滤推荐的预测精度,为协同过滤推荐的应用提供借鉴。 相似文献
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针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果;同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法,将属性特征相似的项目聚成一类,构造索引矩阵,同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐,从而提高协同过滤算法(CF)的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验,证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。 相似文献